Une source en friche : les dénombrements sous le régime français

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1988

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Revue d'histoire de l'Amérique française ; vol. 42 no. 1 (1988)

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Tous droits réservés © Institut d'histoire de l'Amérique française, 1988



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Richard Lalou et al., « Une source en friche : les dénombrements sous le régime français », Revue d’histoire de l’Amérique française, ID : 10.7202/304650ar


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Cet article se propose d’évaluer la qualité des dénombrements de la population canadienne réalisés entre 1685 et 1739. L’appréciation de la cohérence interne de ces documents permet d’abord de suspecter le sous-enregistrement de certaines catégories de la population, comme par exemple les femmes au 17e siècle et les jeunes garçons dans le premier quart du 18e siècle. Afin de mesurer l’ampleur globale du sous-enregistrement, la critique des données consiste ensuite à comparer l’effectif de la population enregistrée au nombre des personnes présentes au moment du recensement, tel qu’estimé par la technique du solde naturel cumulé. Il ressort de ce calcul que tous les dénombrements pèchent par défaut d’enregistrement. Avec un taux moyen d’omission d’un peu plus de 10%, les dénombrements sont finalement, pour l’époque pré-statistique, d’une qualité suffisante pour que leur exploitation puisse être entreprise avec profit.

This article proposes to evaluate the quality of the censuses of the Canadian population carried out between 1685 and 1739. Analysis of the internal coherence of these documents suggests that certain categories of the population were under-recorded, for example, women in the 17th century and young boys in the 18th century. In order to determine the extent of under-enumeration, the present study compares the size of the recorded population to the number of people present at the time of census-taking, as estimated by the technique of cumulated natural increase. The results of this comparison suggest that the population is under-recorded in all the censuses. However, with an average rate of omission of a little more than 10%, these documents are nonetheless, for the pre-statistical era, of a high enough quality to make their use worthwhile.

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