6. Processus de collecte de données – six étapes vers la réussite

Si un organisme se demande s'il est préférable de collecter des données lui-même ou d'obtenir l'aide d'un consultant externe, il devra posséder suffisamment d'information pour prendre une décision informée sur la meilleure méthode à suivre.

La présente section décrit certains facteurs clés dont il faut tenir compte aux diverses étapes du processus de collecte de données. Il n'est pas nécessaire de suivre les étapes indiquées ci-dessous ou de procéder dans l'ordre dans lequel elles sont présentées. Le modèle décrit ci-dessous est présenté à titre d'information. La méthode de collecte et d'analyse des données dépend de nombreux facteurs, notamment le contexte, la question qui est examinée, l'objet de la collecte des données, la nature et la taille de l'organisme.

Le plus important est de s'assurer que la collecte de données est effectuée d'une manière conforme au Code et qu'elle respecte la loi sur l'accès à l'information et la protection de la vie privée. Dans l'intérêt de l'efficacité et de l'efficience, il est recommandé que les données recueillies servent à éclaircir un problème ou cerner des possibilités. Afin de protéger la crédibilité et la fiabilité des données, l'information doit être collectée au moyen de techniques de collecte de données acceptées.

Étape 1 : Déterminer les problèmes et/ou possibilités que présente la collecte de données

La première étape est la détermination des problèmes et/ou des possibilités que présente la collecte des données. Il faut ensuite décider comment procéder. À cette fin, il pourrait être utile de se livrer à une évaluation interne et externe dans le but de comprendre ce qui se passe à l'intérieur et à l'extérieur de l'organisme.

Certains organismes, comme les employeurs participant au PCF et au Programme légiféré d'équité en matière d'emploi (PLEME)^[21], reçoivent des instructions spécifiques sur les questions qu'ils peuvent analyser et la méthode de collecte de données à appliquer. D'autres organismes ont davantage de souplesse pour décider quand et comment collecter des informations utiles pour atteindre certains objectifs. Certaines des questions de la liste non exhaustive ci-dessous peuvent s'appliquer à diverses sortes d'organisme et de public, y compris des employés et des utilisateurs de services. Selon l'organisme, ces questions peuvent être examinées à l'étape 1 ou à une autre étape du processus de collecte de données.

Effectuer un examen de l'ensemble des politiques, pratiques et procédures applicables aux employés, aux utilisateurs des services ou à un autre public approprié :

L'organisme dispose-t-il de politiques, pratiques et procédures en matière de ressources humaines et de droits de la personne accessibles à tous les employés ou aux personnes qu'il dessert?
L'organisme a-t-il mis en place des procédures de plainte claires, transparentes et justes pour répondre aux allégations de discrimination, de harcèlement ou d'obstacles systémiques?
Des réclamations, griefs ou allégations ont-ils été déposés ou reçus concernant des allégations de discrimination, de harcèlement ou d'obstacles systémiques?
- L'une ou l'autre de ces allégations pointe-t-elle vers des obstacles pour des personnes protégées par le Code ou d'autres particuliers/groupes dans la société fondés sur un motif qui n'est pas prévu par le Code?
- L'une ou l'autre de ces allégations a-t-elle été traitée en conformité avec des politiques, pratiques et procédures existantes?

Examiner la culture organisationnelle d'un point de vue des droits de la personne, de la diversité et de l'équité-inclusion :

Quels sont les mandat, objectifs et valeurs de base de l'organisme?
Quelle est l'histoire de l'organisme?
Les principes d'équité, de diversité et d'inclusivité sont-ils soutenus, intégrés et promus par la haute direction de l'organisme?
Des mesures de la performance sont-elles en place pour motiver l'atteinte des objectifs stratégiques de l'organisme en matière de ressources humaines, de droits de la personne, d'équité et de diversité?
Les employés ont-ils le sentiment que l'organisme est divers, inclusif et qu'il offre des chances égales d'apprentissage et d'avancement?
Comment les décisions sont-elles prises?
Comment les possibilités d'emploi, de programmes et de prestation de services sont-elles annoncées?
L'organisme a-t-il mis en place des processus formels, transparents et justes pour recruter, embaucher, promouvoir, licencier et mettre à la retraite le personnel?
L'organisme a-t-il mis en place un mécanisme disciplinaire bien établi?
- Ce mécanisme est-il perçu comme étant appliqué d'une façon juste et uniforme?
Les utilisateurs des services ont-ils le sentiment qu'ils sont les bienvenus, qu'ils sont importants pour l'organisme et capables d'utiliser les services que l'organisme offre?

Évaluer le contexte externe :

Existe-t-il des meilleures pratiques dans l'industrie ou le secteur ou parmi des organismes semblables qui pourraient être utiles?
Existe-t-il des données objectives ou des études de recherche qui démontrent que la discrimination ou les obstacles systémiques existent réellement ou n'existent pas au sein de l'organisme, de l'industrie ou du secteur ou d'organismes semblables?
Existe-t-il des preuves d'autres organismes ou territoires de compétence établissant qu'une politique, un programme ou une pratique, semblable à ceux déjà en place dans l'organisme, a eu un impact positif ou négatif sur les personnes protégées par le Code ou d'autres personnes marginalisées de la société?
Comment l'organisme est-il perçu par la collectivité où il se trouve?
Des médias ou des groupes d'activistes ont-ils complimenté ou critiqué l'organisme au sujet de questions liées aux droits de la personne, aux ressources humaines ou à l'équité?
Quelles sont les caractéristiques démographiques du public que dessert l'organisme ou de la collectivité où il se trouve?
- Ces caractéristiques démographiques changent-elles ou vont-elles probablement changer à l'avenir?
- L'organisme cherche-t-il activement des moyens d'assurer qu'il possède les compétences et les connaissances nécessaires pour répondre aux besoins potentiels de ce public changeant?

Vérifier la représentation :

Comparer la composition de la main-d'œuvre de l'organisme à la disponibilité de main-d'œuvre ou aux caractéristiques démographiques des utilisateurs des services dans la collectivité, la ville, la région, la province ou le pays où se trouve l'organisme.
L'organisme représente-t-il les besoins du public qu'il dessert ou répond-il à ses besoins?
À ce stade, une comparaison détaillée n'est pas nécessaire. L'objectif ici est de cerner les enjeux clés et/ou les possibilités qu'il faudra approfondir en soulignant les lacunes évidentes, les disparités ou les tendances.
Les organismes peuvent :
- estimer comment les gens ou les groupes identifiés par des motifs visés par le Code et les autres gens/groupes sont représentés et répartis parmi les employés ou les utilisateurs des services par niveaux de responsabilité, profession, direction, service ou autre mesure applicable;
- se demander s'il y a d'autres secteurs au sein de l'organisme ou dans le domaine de la prestation des services où des personnes ou des groupes semblent être notablement surreprésentés ou sous-représentés?

Il peut être difficile pour les petits organismes de trouver les renseignements ci-dessus, mais Internet offre une foule de ressources. Des articles parus dans les médias peuvent être utiles, ainsi que des ressources en ligne affichées par la Commission ontarienne des droits de la personne, Statistique Canada^[22], la ville de Toronto^[23], des organismes gouvernementaux et des organisations communautaires qui traitent de sujets liés à des motifs visés par le Code et à des motifs non visés par le Code. Des renseignements peuvent également être glanés de diverses sources en utilisant les méthodologies de recherche acceptées qui sont décrites à l'étape 3.

Il se peut qu'une évaluation interne et externe de l'organisme, à la lumière des questions énumérées ci-dessus, soulève un certain nombre de problèmes potentiels et/ou de possibilités liés à la collecte de données. Avant de passer à l'étape 2, les organismes devraient se demander s'ils peuvent prendre des mesures préliminaires pour résoudre ces problèmes ou saisir ces possibilités, sans avoir à recueillir des données (p. ex., par la formation ou l'élaboration de politiques).

Exemple : L'examen effectué dans le cadre de la première étape peut mettre en lumière les problèmes ou possibilités suivants à l'égard de la collecte de données :

Commentaires positifs du public sur un projet de services de police communautaire dans des quartiers à forte criminalité.
Politiques peu claires et inconsistantes en matière de droits de la personne et procédures en place pour éliminer les harcèlements sexuels.

Les exemples ci-dessus démontrent des possibilités éventuelles ou un problème en matière de droits de la personne, respectivement, et justifieraient la collecte de données. Il faut décider quel serait le meilleur moyen de saisir les possibilités éventuelles et de résoudre les problèmes, selon les évaluations effectuées à la première étape (soit en conjonction avec la collecte de données soit à la place de la collecte de données).

Si les résultats des évaluations internes et externes semblent démontrer que l'organisme n'a pas de problèmes pressants de discrimination ou d'obstacles systémiques, et qu'il se conforme globalement aux dispositions du Code et aux politiques de la CODP, il faut se demander si l'organisme pourrait quand même retirer des avantages d'un projet de collecte de données (par exemple, pour aider à surveiller l'efficacité et la pertinence continues des politiques, programmes et stratégies d'intervention).

Étape 2 : Sélectionner les problèmes et/ou possibilités et établir des objectifs

L'étape 2 est axée sur le choix d'un problème prioritaire ou de possibilités de collecte de données et l'établissement d'objectifs.

L'organisme examine les problèmes et les possibilités cernés dans le cadre de l'évaluation interne et externe effectuée à l'étape 1 et choisit les problèmes et possibilités prioritaires à partir desquels fonder un projet de collecte de données. Exemples de questions qu'un organisme peut se poser pour classer les problèmes et possibilités par ordre de priorité aux fins de la collecte de données :

Y a-t-il une raison fondamentale ou une occasion de recueillir des données desquelles d'autres problèmes et/ou possibilités semblent découler?

Exemple : Une base de contribuables vieillissants fournit à un organisme du gouvernement une raison pressante de collecter des données sur la taille, les besoins et la base de revenu projetés de ce groupe. Ce groupe de population changeant est aussi l'occasion pour l'organisme gouvernemental de s'assurer qu'il élabore proactivement des politiques, programmes et services qui sont accessibles et capables de répondre aux besoins et préoccupations de ces contribuables.

L'évaluation interne et externe de l'organisme à l'étape 1 a-t-elle révélé des lacunes graves ou des tendances importantes au sein de l'organisme, de l'industrie ou du secteur ou d'organismes semblables?
Y a-t-il un domaine en particulier qui a attiré une attention positive ou négative des médias ou qui a fait l'objet de plaintes multiples, de rumeurs internes et de préoccupations?
Semble-t-il y avoir une plus grande diversité, ou moins de diversité, dans un domaine que dans un autre?

Établissement d'objectifs

Même si l'organisme a l'intention de recueillir des données concernant plusieurs problèmes et/ou possibilités à la fois, les prochaines étapes, dont l'établissement des objectifs, devraient être suivies séparément pour chaque problème et/ou possibilité.

Les objectifs définis pour chaque problème et/ou possibilité peuvent dépendre d'une hypothèse ou d'une prédiction qui peut être testée à l'aide de techniques de collecte de données et d'analyse.

Exemple : Un hôtel du centre-ville de Toronto reçoit des plaintes de clients, qui s'identifient comme étant gais, au sujet du mauvais accueil qu'ils ont reçu du personnel. On pourrait établir l'hypothèse que le personnel de l'hôtel manque d'information et de sensibilisation sur la façon de traiter des clients qui sont gais ou qui sont perçus comme appartenant au groupe des GLBT. L'objectif est d'obtenir suffisamment d'éléments de preuve pour tester cette hypothèse.

Aux fins de l'étape 2, il pourrait être nécessaire d'élaborer quelques questions auxquelles on pourrait répondre en collectant des données. Au lieu de poser une question générale du style : « Y a-t-il des preuves de discrimination fondée sur l'orientation sexuelle ou l'identité sexuelle dans cet hôtel? », on pourrait demander : « Quel pourcentage des clients de l'hôtel s'identifient comme appartenant au groupe des GLBT? » et « Quelles sont les perceptions du service que reçoivent les clients qui s'identifient comme appartenant au groupe des GLBT? » À la fin de l'exercice, les données recueillies devraient avoir un lien rationnel avec les objectifs énoncés et l'objet général de la collecte des données.

Étape 3 : Planifier une approche et des méthodes

À l'étape 3, les organismes prendront des décisions sur, entre autres, les personnes qui feront l'objet du sondage, la méthode de collecte des données, les sources des données qui seront utilisées et la durée du projet de collecte de données. Ces décisions peuvent être prises en consultation avec un expert. Les méthodes et approches découleront des objectifs énoncés à l'étape 2 et varieront considérablement selon certains facteurs, dont le contexte de l'organisme, la taille de l'organisme, ses ressources et la complexité des problèmes et/ou possibilités choisis.

Exemples de questions à se poser à cette étape :

Qui sera visé par les données recueillies?

Le « groupe d'intérêt » (p. ex., jeunes utilisateurs des services d'un centre communautaire local qui ne peuvent pas lire l'anglais et qui parlent l'anglais en langue seconde) fera l'objet de l'étude et les méthodes de collecte des données utilisées renverront à ce groupe ou aux personnes qu'il englobe, selon les objectifs du projet.

Comprendre la discrimination

Lorsqu'on se demande sur qui les données seront recueillies, il faut réfléchir aux personnes qui seront le plus concernées, par exemple, par la discrimination ou les inégalités qu'on souhaite mesurer. S'agit-il d'une vaste catégorie (p. ex., tous les utilisateurs des services qui ne peuvent pas lire) ou d'un sous-groupe de cette catégorie (p. ex., les jeunes utilisateurs des services qui ne peuvent pas lire)? Les termes en italiques renvoient à une caractéristique unique d'un vaste groupe qu'un organisme pourrait souhaiter étudier.
Selon différents facteurs, comme les objectifs du projet de collecte de données, la taille de l'organisme, les ressources et le temps à disposition, des données peuvent être recueillies au sujet de plusieurs sous-sujets au sein d'un vaste groupe d'intérêt (p. ex., les jeunes utilisateurs de services qui ne peuvent pas lire et qui parlent l'anglais en langue seconde).
Compiler des données sur un groupe d'intérêt qui partage des caractéristiques, fondées sur plusieurs motifs protégés ou non par le Code, peut aider un organisme à comprendre le comportement, les perceptions, les valeurs et la composition démographique des utilisateurs des services ainsi que d'autres points d'intérêt. D'une façon générale, la collecte de données qui reflètent plus d'un motif protégé ou non par le Code permet d'obtenir des renseignements détaillés et nuancés et une analyse complexe.
Il est important de reconnaître que, selon leur combinaison unique d'identités, les gens risquent d'être exposés à des formes particulières de discrimination. Plusieurs formes de discrimination peuvent s'entrecouper et former ensemble une situation unique de discrimination. Dans cette perspective, on parle d'analyse « intersectionnelle » de la discrimination.

Exemple : Un jeune homme sud-asiatique, utilisateur des services, qui ne peut pas lire l'anglais et parle très mal la langue, pourrait être confronté à de la discrimination fondée sur l'âge, la couleur, l'ascendance, l'origine ethnique, le lieu d'origine, le sexe, un handicap ou un handicap perçu (p. ex., on pourrait croire qu'il est atteint d'un handicap d'apprentissage). Il risque aussi d'être victime de discrimination fondée sur des motifs « intersectionnels » par des personnes qui le considéreraient comme « un indien jeune et illettré originaire d'un pays étranger », selon les divers stéréotypes et présomptions liés à cette interaction sociale de multiples facteurs d'identité.

Pour mieux comprendre l'impact potentiel des multiples facteurs d'identité, ou de l'intersectionalité, sur la collecte et l'analyse des données au sujet d'un groupe d'intérêt, il peut être utile de consulter les collectivités et d'étudier les recherches et documents pertinents qui mettent en lumière l'impact au quotidien de la discrimination et des désavantages pour les personnes protégées par des motifs visés par le Code ou non. La dernière édition de la publication de la CODP intitulée Les droits de la personne au travail est un document utile à cette fin. La CODP a également élaboré des politiques et directives qui expliquent en détail comment le Code s'applique aux divers motifs (voir l'Annexe G qui contient une liste des guides, politiques et directives de la CODP).

À qui le groupe d'intérêt sera-t-il comparé?

Le « groupe comparateur »[24] devrait être composé de personnes qui partagent au moins une caractéristique avec les personnes comprises dans le groupe d'intérêt, mais qui diffèrent par rapport aux caractéristiques clés étudiées (p. ex., des jeunes utilisateurs des services qui ne peuvent pas lire l'anglais, mais qui peuvent le parler couramment). L'expérience des jeunes utilisateurs des services qui ne peuvent pas lire l'anglais mais qui le parlent en langue seconde peut être comparée à l'expérience des jeunes utilisateurs des services qui ne peuvent pas lire l'anglais, mais qui le parlent couramment.

De quels endroits ou lieux géographiques les données seront-elles recueillies?

Certaines initiatives de collecte de données exigent que les données soient recueillies d'organismes de tailles variées, de groupes différents ou de collectivités situées à divers endroits et dans différentes zones géographiques. Pour décider de quelles sources obtenir les données, il faut tenir compte de plusieurs facteurs, notamment au sujet de qui les données seront compilées et quel sera le groupe comparateur.

Exemple : Un centre communautaire local souhaite améliorer son programme d'alphabétisation pour les jeunes afin de l'adapter aux besoins d'un nombre croissant de jeunes dans les environs qui ne peuvent pas lire l'anglais et qui le parlent en langue seconde. Le centre communautaire envisage de collecter des données au sujet de la collectivité qu'il dessert et de la région où il est situé. Les données proviennent des dossiers préexistants du centre communautaire qui se rapportent à ses utilisateurs, y compris les personnes qui participent au programme d'alphabétisation pour les jeunes ou celles qui s'y intéressent. Les données à la disposition du public au sujet des caractéristiques du voisinage sont aussi examinées, entre autres sources.

Quelles catégories seront-elles utilisées pour identifier le groupe d'intérêt et le groupe comparateur?

Choisir des catégories permet d'organiser l'information recueillie. La classification en catégories peut être effectuée avant la collecte des données, comme expliqué à l'étape 1, ou après (voir l'étape 5).

Dans certains cas, bien que ce ne soit pas exigé, il est préférable d'utiliser des catégories prédéterminées, comme celles élaborées par Statistique Canada. Cette approche comporte certains avantages.

Exemple : Les organismes peuvent être sûrs qur les 12 groupes raciaux utilisés par Statistique Canada représenteront comment la majorité des Canadiens se classifient eux-mêmes sur le plan de la race. En outre, l'utilisation de ces catégories va très probablement produire des résultats fiables et valides et permettre aux chercheurs de comparer directement les résultats de leurs recherches aux données sur le recensement collectées par Statistique Canada^[25].

Il y a cependant certaines limites. Si ces catégories sont utilisées, il se peut que certains répondants ne s'y identifient pas ou qu'ils les contestent. Par ailleurs, Statistique Canada ne produit pas de données de recensement sur tous les motifs (par exemple, l'orientation sexuelle)^[26].

Moyennant des droits, Statistique Canada adapte ses données aux demandes personnelles. Par exemple, elle peut « séparer » les données et isoler celles qui intéressent un marché du travail local ou une catégorie professionnelle particulière^[27].

Il se peut aussi que les catégories de Statistique Canada soient trop vastes pour les objectifs choisis à l'étape 2.

Exemple : Utiliser une vaste catégorie comme « personnes racialisées » risque d'occulter des différences importantes entre les groupes racialisés, car ces groupes ne vivent pas tous la même expérience, les mêmes stéréotypes raciaux et les mêmes types de discrimination^[28]. Toutefois, lorsqu'il est nécessaire de décrire des gens collectivement, les termes « personne racialisée » ou « groupe racialisé » sont préférables à ceux de « minorité raciale », « minorité visible », « personne de couleur » ou « non-blanc », car ils expriment la race comme un montage social plutôt que comme une description fondée sur des caractéristiques biologiques perçues. De plus, ces autres termes traitement « blanc » comme la norme à laquelle comparer les personnes racialisées, et ont tendance à regrouper toutes les personnes racialisées dans une seule catégorie, comme si elles étaient toutes semblables^[29].

On peut aussi envisager d'autres catégories pour décrire les groupes sélectionnés (par exemple, qui se rapportent à l'emploi ou aux services). Les organismes finiront par choisir les catégories qui reflètent le mieux leurs circonstances personnelles par rapport à l'atteinte de leurs objectifs en matière de droits de la personne, d'équité et de diversité.

Comment recueillir les données?

Dans le contexte des droits de la personne, les chercheurs dans le domaine des sciences sociales^[30] sont souvent appelés à diriger des projets de collecte de données ou à y contribuer. Deux types de données sont utilisées dans les recherches en sciences sociales : qualitatives et quantitatives. Une recherche efficace doit utiliser les deux types de données. Les deux approches, bien que distinctes, peuvent se recouper afin de produire des données pertinentes, des analyses détaillées et des résultats utiles.

Données qualitatives :

En général, les données sont « qualitatives » si elles prennent la forme de mots, mais elles peuvent aussi inclure des renseignements sous une forme non numérique, comme des photos, des vidéos et des enregistrements sonores.
Les méthodes qualitatives visent à décrire un contexte particulier, un événement, des gens ou des relations spécifiques au sens large, en essayant de comprendre les raisons sous-jacentes d'un comportement, de pensées et de sentiments.
Méthodes courantes de recherche qualitative : observation, entrevues personnelles, groupes de réflexion et études de cas intensives.

Exemple : Une chaîne de restaurants veut améliorer ses services et l'accès pour les clients handicapés. La direction décide de recueillir des données qualitatives en utilisant des groupes de réflexion composés de divers intervenants, dont des clients et des représentants d'organismes fournissant des services aux personnes handicapées.

Avantages potentiels :

Les données qualitatives sont excellentes pour obtenir le point de vue du participant (les participants ont le sentiment qu'on les prend au sérieux);
Les autres peuvent mieux comprendre l'enjeu ou le problème, car les données fournissent des détails précieux sur le contexte humain des résultats numériques.

Inconvénients potentiels :

On craint que des témoignages faux, subjectifs ou manipulés portent atteinte à l'exactitude des données qualitatives. De bonnes données qualitatives, vérifiées par un chercheur professionnel et récoltées par des méthodes de recherche acceptées, peuvent éliminer l'impact de cette crainte;
Selon la nature et l'importante du projet, ainsi que la sophistication des méthodes et de l'analyse utilisées, ce système peut être très long et exiger la participation d'un grand nombre de personnes, pour obtenir des résultats qui risquent de n'être pas assez généraux pour être pris en compte dans l'élaboration des politiques et la prise des décisions.

Données quantitatives

En général, les données sont « quantitatives » si elles prennent la forme de chiffres.
Une approche quantitative peut être utilisée pour compter des événements ou les gens qui représentent un contexte particulier.
Outils communs de recherche quantitative : sondages, questionnaires et données statistiques (comme le recensement de Statistique Canada).
Il est important de souligner que toutes les données quantitatives se fondent sur un jugement qualitatif. En d'autres termes, les chiffres ne peuvent pas être interprétés par eux-mêmes sans comprendre les présomptions sur lesquelles ils se fondent.

Exemple : Une variable de notation simple 1 - 5 pour l'énoncé suivant d'un sondage : « Mon syndicat traite les griefs en matière de droits de la personne d'une façon sensible et efficace », donne aux répondants l'option d'encercler les réponses suivantes : 1 (pas du tout d'accord), 2 (pas d'accord), 3 (neutre) 4 (d'accord) et 5 (tout à fait d'accord).

Un répondant a encerclé « 2 = pas d'accord ». Pour comprendre la valeur de « 2 » ici, le chercheur doit examiner certains des jugements et présomptions qui motivent ce choix. Le répondant comprend-il le terme « griefs en matière de droits de la personne »? le répondant a-t-il jamais déposé un grief auprès du syndicat? Le répondant aime-t-il les syndicats en général?

Avantages potentiels :

Les données quantitatives sont perçues comme plus crédibles et fiables que les données qualitatives parce qu'elles utilisent des chiffres, qui semblent plus objectifs. Ce n'est pas nécessairement le cas. L'exactitude des données quantitatives peut être réduite en cas de manipulation ou de subjectivité de la part du chercheur, entre autres, à moins que le chercheur soit très professionnel et qu'il utilise des méthodes de recherche acceptées :
Elles permettent de bien résumer, organiser et comparer des quantités énormes d'information et de tirer des conclusions générales sur un sujet d'intérêt :
Elles peuvent mesurer les progrès et le success :
Elles parviennent à identifier des tendances et à déterminer l'ampleur d'un sujet de recherche.

Inconvénients potentiels :

La focalisation sur des chiffres et des notations uniquement risque de trop simplifier des situations ou réalités complexes, ce qui conduit à une compréhension inexacte de la réalité, à moins qu'un contexte plus vaste ne soit fourni :

Exemple : Un sondage sur des données liées à l'emploi effectué par la division des services d'entretien d'une grande société révèle que 80 % du personnel de nettoyage sont des femmes et que 6 sur 7 superviseurs des services d'entretien sont des hommes. Une comparaison entre ces chiffres et des données sur l'écart entre hommes et femmes provenant de Ressources humaines et Développement des compétences Canada (RHDCC) démontre que malgré une surreprésentation des femmes parmi les nettoyeurs il n'y a pas d'écart pour les femmes dans les rangs des superviseurs.

La raison de cette inexactitude apparente est que les données sur les écarts compilées par RHDCC sont fondées sur la disponibilité. À l'échelle nationale, il y a si peu de femmes superviseures dans les services d'entretien qu'on obtient statistiquement une disponibilité mineure, ce qui aboutit à la conclusion qu'il n'existe pas d'écart numérique en ce qui concerne les femmes superviseures. Néanmoins, cette conclusion n'est pas logique, car la société sait que le ratio 200:40 femmes-hommes parmi le personnel de nettoyage est supervisé par un ratio 6:1 hommes-femmes du personnel de supervision. La société décide d'ignorer les données de RHDCC et de faire preuve de bon sens en élaborant des politiques et programmes, notamment en matière de mentorat et d'avancement professionnel, en vue d'augmenter le nombre de femmes superviseures parmi sa main-d'œuvre.

Ces données sont assujetties à de multiples interprétations de la signification réelle des chiffres, ce qui peut conduire à une compréhension inexacte d'un sujet de recherche. Pour atténuer cette faiblesse potentielle, il faut utiliser des méthodes de recherche acceptées et ajouter des avertissements pertinents afin d'expliquer les paramètres et les présomptions à la base de la recherché :
Selon la nature et l'importance du projet, ainsi que la sophistication des méthodes et de l'analyse utilisées, il peut être coûteux de réunir les renseignements demandés :
Dans les domaines de recherche qui sont relativement nouveaux ou dans lesquels les outils, procédures, indicateurs et sources ne sont pas encore établis, les données statistiques recueillies risquent de manquer de qualité ou d'être inégales, ce qui cause des problèmes aux fins de comparaison. Ces difficultés sont souvent aggravées par d'autres problèmes, comme des problèmes de définition (p. ex., le sens du terme « liberté » – selon l'interprétation du mot choisi, différentes questions et différents résultats sont produits).

Quelles sources de données devraient être utilisées pour recueillir l'information?

Des données qualitatives et quantitatives sont généralement recueillies de plus d'une source. Si c'est possible, au moins deux sources devraient être combinées pour renforcer la fiabilité et l'uniformité des résultats :

Données préexistantes ou officielles

Des données préexistantes ou officielles sont des renseignements qui ont déjà été documentés (p. ex., des articles de journaux, de la jurisprudence, des données de recensement de Statistique Canada et des photographies) ou qui sont créés par un organisme au cours de ses activités habituelles (p. ex., dossiers personnels des employés, formulaires d'inscription d'étudiants, rapports annuels, rapports de cas). Ces données peuvent contenir de l'information qui se rapporte directement à des motifs visés par le Code, comme la race, mais en général elles se rapporteront indirectement seulement à ces motifs (par exemple, sous la forme de noms, lieux d'origine ou origine ethnique). Ce genre d'information pourrait être utilisé pour remplacer la race, mais ce serait moins fiable que des données sur la race provenant des personnes mêmes qui sont étudiées.

Avantages potentiels :

Ces données sont efficientes. Elles évitent le temps, l'énergie, les dépenses et le dérangement qu'entraîne tout projet de collecte de données qui n'entre pas dans les activités habituelles de l'organisme.

Exemple : Les résultats d'une campagne de recrutement, des efforts d'embauchage, des promotions et des licenciements peuvent être consignés, ainsi que des événements comme les interventions des agents de sécurité et les plaintes de clients. Lorsqu'on consigne ces événements, il est possible d'inclure des classifications pertinentes selon des motifs visés ou non par le Code. Ces données pourront ensuite être analysées afin de constater des tendances qui démontrent si la discrimination ou des obstacles systémiques existent, pourraient exister ou n'existent pas.

Inconvénients potentiels :

Pour que ces données soient une source d'information utile, il faut que les organismes acceptent de recueillir les données dans le cadre de leurs activités habituelles de tenue des dossiers :
La fiabilité de ces données dépendra de la diligence et de l'exactitude des rapports remplis par les personnes chargées de recueillir les données.

Données de sondage

La recherche par sondage est un domaine vaste qui englobe en général n'importe quelle stratégie de mesure qui exige de poser des questions à des répondants. Le sondage peut consister en un bref questionnaire à remplir avec du papier et un crayon ou en une entrevue individuelle détaillée (les entrevues sont analysées ci-dessous).

Aux fins de la conception d'un sondage, il faut tenir compte des caractéristiques des répondants pour s'assurer que les questions sont pertinentes, claires, accessibles et faciles à comprendre. Il faut notamment se demander si les répondants savent lire, s'ils ont des difficultés linguistiques ou culturelles, s'ils sont atteints de handicaps et s'ils peuvent être facilement atteints.

Avantages potentiels :

Ces données sont très utiles pour décrire les perceptions des particuliers et les expériences perçues de la culture d'entreprise d'un organisme, de la prestation de ses services ou d'autres domaines d'intérêt :

Exemple : Le recensement des élèves de 2006, de la 7e à la 12e années, mené par le TDSB (2006 Student Census, Grades 7-12 System Overview) comprenait une section consacrée à la question de savoir comment les étudiants de cycle supérieur et les élèves du secondaire percevaient en général leurs études et leurs activités parascolaires dans 10 domaines, y compris la sécurité à l'école, le soutien à la maison et la participation.

Les sondages peuvent contenir des questions qui sont de nature quantitative ou qualitative, ou les deux :
Les sondages peuvent être exécutés à grande échelle ou à petite échelle.

Inconvénients potentiels :

La qualité et la fiabilité des données de sondage dépendent de facteurs comme le savoir-faire des personnes qui exécutent le sondage, la conception et la pertinence des questions, et la crédibilité des méthodes utilisées pour analyser et interpréter les résultats :
Les sondages ne fournissent pas toujours une mesure exacte de la façon dont les antécédents ou l'expérience d'une personne sont perçus par les autres :

Exemple : Un employé transgenre s'identifie comme une femme, mais une autre personne pourrait l'identifier comme un homme.

Groupes de réflexion et entrevues

Les entrevues et groupes de réflexion (appelés aussi « entrevues de groupe ») permettent que l'information soit fournie oralement, soit individuellement soit en groupe. Les données peuvent être consignées de différentes façons, notamment des notes écrites, des enregistrements sonores et des enregistrements vidéo.

Groupes de réflexion :

dans les groupes de réflexion, l'interviewer anime la séance. Un groupe de personnes choisies sont rassemblées, on leur pose des questions, on les encourage à écouter les commentaires des autres et on enregistre leurs réponses. La même série de questions est posée à différents groupes, chacun étant constitué un peu différemment et à des fins diverses.

Les groupes de réflexion peuvent être animés par des professionnels, mais ce n'est pas toujours nécessaire. La décision de recourir aux services d'un animateur professionnel dépend des objectifs de la recherche, de la nature des questions posées, des compétences et de l'expérience du personnel participant au projet et du besoin de confidentialité ou d'anonymat.

Exemple : Afin d'obtenir la perspective de chaque groupe, un organisme peut décider de former différents groupes de réflexion distincts constitués des représentants de chacun des groupes d'intervenants internes et externes de l'organisme, comme la haute direction, les employés de première ligne, les utilisateurs des services, les représentants syndicaux et les groupes communautaires. Il pourrait aussi être judicieux d'organiser un groupe qui réunit des personnes représentant tous les principaux intervenants internes et externes afin d'encourager le débat d'idées opposées.

Quel que soit le format choisi, il est important de veiller à ce que le groupe de réflexion soit structuré et géré d'une façon qui encourage les participants à partager leurs expériences. Dans certains cas, il ne sera pas possible de le faire sans créer plusieurs groupes distincts ou embaucher un animateur professionnel qui n'a pas de lien avec l'organisme.

Avantages potentiels :

Ces méthodes de recherche permettent de recueillir plusieurs récits dans le cadre d'une « entrevue » sur le sujet de recherché :
Elles sont informatives, car le débat entre les participants enrichit les participants et le chercheur, ce qui permet d'approfondir la recherche à l'égard d'un sujet d'intérêt particulier.

Inconvénients potentiels :

Ces méthodes ne permettent pas aux participants d'exprimer complètement leurs opinions ou récits personnels, ou de poser les questions qui leur viennent spontanément à l'esprit, parce qu'ils doivent écouter les autres et tenir compte des autres.

Entrevues :

En règle générale, pendant les entrevues, une série de questions standard est posée à tous les répondants, individuellement, afin de pouvoir tirer des données recueillies des conclusions exactes sur les tendances et les lacunes. Les entrevues sont habituellement menées en personne, mais pour obtenir des résultats plus rapidement, il est possible de le faire par téléphone ou, selon les progrès de la technologie, par vidéoconférence ou une autre méthode.

Avantages potentiels :

Les entrevues permettent d'obtenir une perspective, une impression ou un récit détaillés et profonds sur un sujet de recherche d'intérêt :
L'interviewer a en général la possibilité de poser des questions plus profondes que dans le cadre d'un groupe de réflexion :
Les données obtenues des groupes de réflexion et des entrevues permettent d'établir un contexte utile pour comprendre et éclairer des recherches, des chiffres, des comportements et d'autres objets de recherché :
Selon la taille de l'organisme, l'objet de la collecte de données, les compétences internes disponibles et d'autres facteurs, les groupes de réflexion et les entrevues peuvent être relativement peu coûteux.

Inconvénients potentiels :

Les entrevues personnelles recueillent une seule perspective ou un seul récit sur un sujet de recherché :
Le processus peut être long et exiger l'intervention de beaucoup de resources :
Dans une entrevue ou des groupes de réflexion, les répondants cherchent en général à « faire bonne impression » sur les autres. Selon les questions posées, ils pourraient être tentés de « tourner » leurs réponses pour éviter d'être embarrassés, en particulier face à un interviewer. Les interviewers qualifiés sont capables de contourner ces inconvénients potentiels en, par exemple, concevant des questions intelligentes, en étant à l'écoute, en posant des questions de suivi et en vérifiant les réponses auprès de sources crédibles d'information :
Les interviewers, dans des interviews et dans des groupes de réflexion, risquent de fausser les résultats d'une entrevue en, par exemple, évitant de poser des questions qui mettent les répondants dans l'embarras ou en n'écoutant pas attentivement les réponses des répondants sur des sujets qui leur tiennent à cœur. L'impact de ces faiblesses potentielles peut être atténué en prenant quelques mesures, notamment en veillant à ce que les interviewers soient spécialement formés à la tâche et à ce qu'ils posent des questions standard.

Données observées

Un personnel spécialement formé ou des spécialistes externes peuvent réunir des données en identifiant et en enregistrant les caractéristiques et les comportements des sujets de recherche par l'observation, soit au sein de l'organisme soit à l'extérieur de l'organisme. Les données observées peuvent englober de l'information enregistrée avec tous les sens, à savoir la vue, l'ouïe, l'odorat, le goût et le toucher.

Exemple : Un organisme de protection des droits de la personne qui offre des services de médiation recourt aux services d'un expert en médiation pour observer les médiateurs et les utilisateurs des services et faire rapport sur toute préoccupation concernant les droits de la personne. Afin de minimiser le stress et l'angoisse des personnes qui sont observées, le personnel et les utilisateurs des services sont informés à l'avance de l'objet de l'observation. Le consentement des utilisateurs des services est demandé. Le personnel est informé que les données observées sont recueillies à des fins de recherche uniquement et qu'elles ne seront pas partagées avec les chefs de service. L'expert a accès aux données et les résultats sont compilés ensemble et résumés afin d'empêcher que des personnes puissent être identifiées.

Le recours à des experts, bien que coûteux parfois, renforce la validité et la crédibilité de la recherche et de l'analyse, car ils sont souvent perçus comme n'ayant aucun intérêt dans les résultats de la recherche.

L'information réunie par des techniques d'observation est différente de celle qui est collectée dans le cadre d'entrevues, parce que l'observateur ne pose pas activement des questions aux répondants. Les données observées sont très variées : de la recherche sur le terrain, lorsque quelqu'un vit dans un autre contexte ou au sein d'une autre culture pendant quelque temps (observation du participant), à des photographies qui démontrent l'interaction entre les fournisseurs des services et les utilisateurs des services (observation directe). Les données peuvent être consignées en suivant les mêmes méthodes que pour les entrevues (notes, enregistrement sonore, enregistrement vidéo), ou par des photographies, des images ou des dessins.

Avantages potentiels :

Un observateur efficace et capable peut présenter un point de vue objectif sur la situation et retirer des conclusions qui ne sont pas évidentes ou connues :
L'observation est relativement peu coûteuse selon certains facteurs, comme la taille du projet, ses objectifs, les ressources de l'organisme et la durée du projet.

Inconvénients potentiels :

Un observateur, formé spécialement ou autre, peut influencer le comportement des personnes observées (par exemple, elles pourraient chercher à mieux se comporter si elles se savent observées), ce qui déformera l'exactitude des résultats observes :
L'observation peut causer du stress et de l'angoisse chez les personnes observées, plus que les autres méthodes de collecte de données. On peut minimiser ce stress et cette angoisse en utilisant des stratégies de communication efficaces pour informer les participants à l'avance de l'objet du projet, des mesures de confidentialité, de la durée du projet et d'autres renseignements importants :
Un observateur, formé spécialement ou autre, n'est pas toujours capable de faire la différence, avec précision, entre certains groupes de personnes, en particulier lorsqu'une identité n'est pas évidente (p. ex., religion, maladie mentale, orientation sexuelle). Un sondage demandant des renseignements auto-identificateurs serait plus efficace à cet égard.

Chaque source de données utilisée pour collecter des informations présente des inconvénients et des avantages. Nous avons mis en lumière ci-dessus certains des points forts et des points faibles des méthodes applicables. Analyser les données de multiples perspectives et se fonder sur des données provenant de différentes sources renforce les conclusions tirées. Il est possible d'optimiser la compréhension d'une situation donnée^[31] en combinant l'analyse statistique, l'analyse juridique, les données observées, l'analyse documentaire, les entrevues en profondeur et les consultations externes et/ou internes. Les organismes devraient choisir les sources de données qui conviennent le mieux à leurs objectifs de programme, à leur contexte, à leurs ressources et à leur culture d'entreprise.

Quelle sera la durée de la collecte de données (étendue de la collecte)?

Les données peuvent être recueillies et analysées dans le cadre d'un projet à court terme ou en réponse à des situations ou des besoins qui surgissent de temps à autre. Un projet de collecte de données à court terme exige qu'une date de départ et une date de fin soient établies, avec des produits livrables qui seront exécutés pendant une certaine période.

Le mieux est de recueillir des données d'une façon continue et permanente, et d'analyser les données aussi souvent que nécessaire afin de cerner, d'éliminer et de surveiller les obstacles pour les personnes protégées par le Code et les autres personnes selon des motifs visés ou non par le Code.

Les données recueillies dans le cadre d'une étude limitée dans le temps risquent d'être moins complètes que les données recueillies dans le cadre d'une surveillance continue, parce que les études à court terme ne permettent pas d'évaluer les tendances, cycles ou changements sur une longue période. Toutefois, lorsque les coûts, le temps et les ressources doivent être pris en compte, les études à court terme sont à privilégier.

D'autres facteurs peuvent aussi influer sur la fiabilité des données. Par exemple, les gens sont parfois tentés de changer leur comportement lorsqu'ils se savent observés pendant la période de collecte des données.

Étape 4 : Recueillir les données

Au moment de planifier la meilleure façon de recueillir des données, à l'étape 4, il est important de tenir compte des aspects pratiques et d'appliquer les meilleures méthodes de résolution des problèmes logistiques qui surgissent souvent à cette étape. La mise en œuvre d'un plan de collecte de données exige de prendre les points suivants en considération :

Obtenir l'appui de la haute direction et des intervenants clés, à l'intérieur et à l'extérieur de l'organisme. Il peut s'agir des conseils d'administration, des comités de gestion, des représentants syndicaux, des employés, des groupes communautaires, des locataires, des clients et des utilisateurs des services :
Établir un comité directeur ou choisir certaines personnes à consulter et tenir responsables des décisions importantes au sujet du processus de collecte de données, comme la conception du processus, la logistique, les communications, la gestion, la coordination et les finances :
Déterminer qui récoltera les données (p. ex., spécialistes ou employés spécialement formés) :
Déterminer la logistique, les ressources, la technologie et les personnes nécessaires pour élaborer et mettre en œuvre une initiative de collecte de données :
Anticiper et résoudre les préoccupations des intervenants clés et répondre à leurs questions sur le projet :
Concevoir une stratégie de communication et de consultation qui expliquera l'initiative de collecte de données et encouragera le plus haut taux de participation possible :
Protéger la vie privée et les renseignements personnels en appliquant des méthodes soigneusement contrôlées pour la collecte des données, leur stockage et leur accès, qui soient conformes aux lois sur la protection de l'information, aux droits de la personne et aux autres dispositions législatives. La dignité et la confidentialité doivent être respectées :
Minimiser les répercussions et les inconvénients pour les personnes concernées dans le lieu de travail ou dans un environnement de services, ce qui signifie notamment choisir le moment le plus approprié pour récolter les données :
Faire preuve de souplesse pour que des changements puissent être apportés sans grandes dépenses ou inconvénients majeurs :
Prévoir une période d'essai ou une phase pilote pour permettre d'améliorer et de modifier les méthodes de collecte des données, selon les besoins.

Étape 5 : Analyser et interpréter les données

Cette étape consiste en l'analyse et l'interprétation des données recueillies. Que les données soient quantitatives ou qualitatives, l'analyse peut se révéler plus ou moins complexe selon les méthodes utilisées et la quantité de données compilées.

La portée du présent guide n'inclut pas l'explication des étapes techniques conduisant à l'analyse et l'interprétation des données. Chaque organisme devra déterminer s'il possède la capacité interne et les compétences nécessaires pour analyser et interpréter les données lui-même, ou s'il a besoin de recourir à l'aide d'un consultant externe.

Pour une petite organisation qui n'a que des besoins basiques de collecte de données, ses compétences internes et ressources existantes pourraient suffire pour interpréter le sens des données recueillies.

Exemple : Un organisme qui compte 50 employés souhaite savoir si suffisamment de femmes occupent des postes de gestion et s'il pose des obstacles à l'égalité des chances et à l'avancement. L'organisme compte le nombre d'employées qu'il a (25) et détermine combien de ces employées occupent des postes de supervision et de gestion (deux). Quelques employés motivés constatent quelques préoccupations, comme la discrimination fondée sur le sexe, qui pourraient avoir un impact pour l'organisme dans son ensemble.

Après avoir décidé de procéder à une évaluation interne et externe (étape 1), et recueilli des données qualitatives en créant des groupes de réflexion et conduisant des entrevues avec des employés actuels et anciens, la haute direction comprend que ses politiques, procédures et pratiques en matière de recrutement, d'embauchage, de promotion et de ressources humaines créent des obstacles pour les femmes. Des efforts sont déployés pour tenter d'éliminer ces obstacles en coopération avec les employés, les ressources humaines et d'autres membres du personnel. L'organisme s'engage à favoriser un environnement de travail plus équitable et inclusif pour tous les employés.

Étape 6 : Donner suite aux résultats

Une fois qu'un organisme a analysé et interprété les résultats des données recueillies, il peut décider d'y donner suite, de collecter d'autres données du même genre ou de modifier son approche.

Des informations quantitatives et qualitatives peuvent former une base solide à l'élaboration d'un plan d'action efficace en vue d'atteindre des objectifs organisationnels stratégiques en matière de ressources humaines, de droits de la personne, d'équité et de diversité, élaborés à la suite du processus de collecte de données. Si un organisme estime qu'il détient suffisamment de renseignements pour élaborer un plan d'action, il devrait aussi inclure les éléments suivants :

Un résumé des résultats de l'analyse et de l'interprétation des données;
La détermination des obstacles, lacunes et possibilités qui existent ou qui pourraient exister pour les personnes protégées par le Code et d'autres particuliers/groupes selon des motifs non visés par le Code;
Les mesures qui seront prises pour éliminer les obstacles et lacunes et tirer parti des possibilités à l'heure actuelle et à l'avenir;
Des objectifs réalistes et atteignables avec des délais à court et à long terme;
les commentaires sollicités auprès des intervenants et des communautés concernées;
La surveillance, l'évaluation et le rapport des progrès accomplis par rapport aux objectifs établis.

Dans certains cas, un organisme peut décider qu'il a besoin de recueillir d'autres renseignements parce que les données collectées contiennent quelques lacunes ou que certains aspects des données sont peu clairs ou inconclusifs. Il pourrait alors se livrer à une évaluation interne et externe plus détaillée (retourner à l'étape 1) ou essayer une autre approche.

En réalité, il n'y a pas une seule façon correcte d'exécuter une initiative de collecte de données. Les expériences vécues par Mount Sinai Hospital, KPMG Canada, le Keewatin-Patricia District School Board, le Groupe Financier Banque TD, l'Université de Guelph et le projet DiverseCity Counts, rapportées dans les annexes, illustrent ce fait, bien qu'elles démontrent quelques similarités sur les plans des meilleures pratiques et des leçons retenues.

Six étapes vers la réussite

Étape 1 : Déterminer les problèmes et/ou possibilités que présente la collecte de données
Étape 2 : Sélectionner les problèmes et/ou possibilités et établir des objectifs
Étape 3 : Planifier une approche et des méthodes

Qui sera visé par les données recueillies?
À qui le groupe d'intérêt sera-t-il comparé?
De quels endroits ou lieux géographiques les données seront-elles recueillies?
Quelles catégories seront-elles utilisées pour identifier le groupe d'intérêt et le groupe comparateur?

Comment recueillir les données?

Données qualitatives
Données quantitatives

Quelles sources de données devraient être utilisées pour recueillir l'information?

Données préexistantes ou officielles
Données de sondage
Entrevues et groupes de réflexion
Données observées

Quelle sera la durée de la collecte de données (étendue de la collecte)?
Étape 4 : Recueillir les données
Étape 5 : Analyser et interpréter les données
Étape 6 : Donner suite aux résultats

^[21] La Loi sur l'équité en matière d'emploi (la « Loi ») s'applique aux employeurs réglementés par le droit fédéral, comme les banques, les compagnies de transport et les sociétés de communication, qui comptent au moins 100 employés, ainsi qu'aux sociétés de la Couronne et à la fonction publique fédérale. Les employeurs visés par la Loi sont connus comme des employeurs participant au Programme légiféré d'équité en matière d'emploi (PLEME).
^[22] Statistique Canada en ligne : www.statcan.gc.ca.
^[23] La ville de Toronto propose de nombreux publications et rapports sur son site Web qui se rapportent à un éventail de domaines par secteur ou sujet, dont la main-d'oeuvre. Voir la ville de Toronto en ligne, Publications and reports, www.toronto.ca/business_publications/publications.htm.
^[24] Le terme « groupe comparateur » est utilisé pour déterminer si une discrimination en matière de droits de la personne existe réellement dans un cas donné. La comparaison est effectuée entre le groupe alléguant la discrimination et un autre groupe qui présente les mêmes caractéristiques pertinentes, en vue de constater s'il a subi un désavantage, une dévaluation, une oppression ou une marginalisation. Le groupe comparateur doit partager les caractéristiques pertinentes du groupe d'intérêt dans le domaine visé pour que la comparaison soit utile. Le choix du groupe comparateur dépendra du contexte et le groupe choisi est souvent contesté entre les parties à un litige. Le groupe comparateur est souvent un groupe plus privilégié, le groupe dominant.
^[25] Wortley, supra note 13.
^[26] La collecte de données fondée sur certains motifs, comme l'origine ethnique, le sexe et le handicap, est exécutée depuis de nombreuses années en vertu de la loi fédérale sur l'équité en matière d'emploi, le recensement national qui a lieu tous les cinq ans conformément aux exigences internationales. En revanche, une collecte de données sur d'autres motifs, comme l'orientation sexuelle, n'a pas été souvent effectuée par le passé. Il y a lieu de noter que le recensement national ne contient pas de question au sujet de l'orientation sexuelle, bien que ce sujet ait été inclus dans d'autres sondages facultatifs et qu'il ait fait l'objet d'essais. Statistique Canada, ministère de l'Industrie, « Rapport de consultation sur le contenu du recensement de 2006 », Catalogue No. 92-130-XE (2003, révisé en février 2004).
^[27] Pour plus d'information sur les « services personnalisés » de Statistique Canada, voir www.statcan.gc.ca.
^[28] Wortley, supra note 13.
^[29] Commission ontarienne des droits de la personne, Politique et directives sur le racisme et la discrimination raciale (2005), en ligne www.ohrc.on.ca, p. 9-10.
^[30] Les sciences sociales sont définies comme l'étude scientifique de la société humaine et des relations sociales. The Concise Oxford Dictionary Ninth Edition, s.v. « social science ».
^[31] J.-C. Icart, M. Labelle, R. Antonius, Indicators for Evaluating Municipal Policies Aimed at Fighting Racism and Discrimination, Rapport présenté à l'UNESCO, Section Lutte contre la discrimination et le racisme, Division des droits humains et de la lutte contre la discrimination, secteur des sciences sociales et humaines, (MontréaI, Québec : Observatoire international sur le racisme et les discriminations : Centre de Recherche sur l’immigration, l’ethnicité et la citoyenneté (CRIEC), Université du Québec à Montréal, 2005), p. 47, en ligne : CRIEC : www.criec.uqam.ca/pages/frame_set_f/fs_cahiers_f.html.