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Les étudessur le commerce utilisent souvent soit des dispositifsd’évaluation, qui mobilisent les chiffres, soit des procédures délibérativesassociant citoyens, scientifiques et décideurs. Les approches statistiques sontgénéralement associées à une démarche top-down,les indicateurs ayant pour fonction de préciser et d’affiner le sujet d’étude.Les approches fondées sur une participation locale sont, elles, franchementteintées d’une coloration bottom-up, cherchantau contraire à faire émerger des éléments théoriques à partir de la pratique. Sont-ellespour autant inconciliables ?Ces deuxapproches empiriques du « terrain » soulèvent chacune des problèmes spécifiques&#160;:d’un côté se pose la question de formater, mettre en indicateurs et réduire endonnées chiffrées la complexité du réel, d’un autre côté celle de généraliser àpartir de démarches et de données locales et contextualisées (Fraser &#38; al.,2006 ; Fallon, 2014). Dès lors, plutôt que d’opposer ces approches, ne faut-ilpas plutôt chercher à mieux les articuler ?Concilierces deux approches a clairement un intérêt, mais comment&#160;faire ? Nous reprenons ici différents exemples, tirés d’observations du commerce bruxellois, réalisées avec les commerçants bruxellois, mais aussi avec d’autres acteurs de l’économie et de la société urbaine. Dans un premier temps, nous situerons ces exemples dans le cadre, librement adapté, de la recherche-action participative et des Livings Labs, et nous chercherons à expliciter quand et où la statistique peut être utile au processus participatif, voire produite par celui-ci. Dans un second temps, nous renverserons le point de vue et examinerons en quoi les démarches participatives peuvent contribuer à atténuer certains défauts des approches statistiques.Les statistiques sont-elles mobilisables dansles démarches participatives ?Si toutesles recherches-actions participatives placent le citoyen (ou l’usager) au centrede leur démarche, elles se distinguent généralement les unes des autres pardeux dimensions&#160;: le degré d’appropriation du processus de recherche (voirede création) par l’usager d’une part, son degré de conscientisation oud’engagement d’autre part. Dans ce canevas, la recherche-action participativemet en place un processus où le chercheur mais aussi et surtout l’usager sontamenés à un haut niveau d’appropriation de la recherche et d’engagement, menantà un croisement approfondi des expériences pratiques et théoriques (Gélineau &#38;al, 2012). Dans le modèle du Living Lab, l’implication de cet usager arméanalytiquement&#160;et engagé dans le processus d’adaptation permet lepassage d’une logique créative centrée sur l’utilisateur à une logique portéepar l’utilisateur, qui devient alors un acteur fondamental de la démarche etnon plus un simple bénéficiaire (Dubé &#38; al., 2014, p.30). Force estcependant de constater que toutes les démarches participatives, ou à tout lemoins celles centrées sur l’utilisateur, n’atteignent pas cet idéal somme touteexigeant.En tenant compte des degrés d’appropriation du processus de recherche et d’engagement et en reformulant quelque peu les quatre droits essentiels pour qualifier une démarche de recherche-action participative (Gélineau &#38; al, 2012), à savoir les droits de parole, de documentation, d’interpellation et d’analyse, on identifie assez facilement les contextes dans lesquels les statistiques peuvent être utiles, voire constituer un enjeu.Figure 1. Contribution potentielle des statistiques dans un processus participatif selon le niveau d’engagement et d’appropriation du processus de recherche par les utilisateurs. Les numéros renvoient aux exemples cités dans ce texte.Source : équipe ReReB, 2019, librement adapté de Gélineau &#38; al, 2012.Le droit de parole vise à donner à tous (ycompris aux personnes en situation d’exclusion ou de subordination) le droit des’exprimer à titre d’expert du vécu et de la pratique. Si les étudesparticipatives ne visent pas forcément une représentativité au sens statistiquedu terme, privilégiant même souvent la diversité des points de vue, elless’exposent néanmoins à des dérives d’échantillonnage. Les statistiques peuvent alorsservir de garde-fou, évitant « d’oublier » certaines catégories d’acteurs.Exemple&#160;1&#160;: dans le cadre de focus group ou d’ateliers participatifs à l’échelle d’un quartier commerçant, confronter les panels de participants à un inventaire des fonctions présentes dans le noyau commercial permet d’évaluer le risque de dérives d’échantillonnage associé au processus de mobilisation (intermédiaires, moment de la rencontre…). Les inventaires réalisés par les acteurs publics, mais aussi par des acteurs privés, comptabilisent assez correctement les fonctions présentes, y compris certaines aux marges de la légalité.Exemple&#160;2&#160;: les groupes d’aide aux entrepreneurs s’adressent évidemment… aux entrepreneurs, qui sont en fait souvent des personnes au statut de cadres indépendants. Leurs points de vue sur la marche de l’entreprise sont évidemment légitimes, mais peuvent différer de ceux des travailleurs salariés, absents de ces cénacles et qui ne sont pas non plus forcément représentés directement par les instances syndicales (dont l’implantation est variable selon les secteurs d’activité et la taille des entreprises). Dans ce contexte, examiner les statistiques du degré de salarisation par secteur d’activité permet de contextualiser les points de vue.Exemple&#160;3&#160;: du fait du partage des tâches entre hommes et femmes dans la sphère professionnelle, mais aussi domestique et publique, les processus participatifs s’exposent à des dérives d’échantillonnage et d’expression liées au genre. Prendre en compte le taux de féminisation des différentes activités et fonctions constitue une précaution utile à l’établissement d’un constat plus représentatif.Avec le droit de documentation (ou droit deproduire), les non-experts scientifiques produisent rigoureusement unedocumentation selon des critères scientifiques, en formulant des questions derecherche, en élaborant des outils de collecte de données et en recueillantl’information, constituant ainsi un corpus de témoignages structuré pouvantfaire l’objet d’une communication et d’une analyse. Notons qu’il s’agit làd’une formulation active du concept, qui implique aussi un droit de regard etd’accès aux informations produites.Exemple&#160;4&#160;: lors d’une analyse sur le flux logistique dans un quartier du centre de la ville, les commerçants ont rapidement focalisé l’attention des chercheurs non pas tant sur le flux entrant que sur le flux sortant, en particulier celui des déchets. Dès lors, sur base d’informations qualitatives (types, fréquences, variations saisonnières, problèmes rencontrés…), un protocole d’observation des déchets générés dans le quartier a été établi. L’observation fine faite lors de cette démarche d’explicitation de la gestion des déchets commerciaux du quartier, associée aux rencontres avec les commerçants, progressivement mis en confiance, ont permis d’identifier deux facteurs opérationnels-clef influant sur cette gestion, qui pourront être cartographiés sur base de statistiques existantes. Il s’agit de la superficie des points de vente (le manque de place rendant difficile les tris des déchets) et de l’intégration économique (les succursales et franchises du commerce intégré tendent à adopter une gestion des déchets qui leur est spécifique et gérée au niveau du réseau).Exemple&#160;5&#160;: du fait de leurs obligations légales (TVA, comptes annuels, sécurité sociale…), les commerçants sont en fait tous des producteurs de données chiffrées et donc de statistiques. Ces données sont souvent agrégées par les organismes gestionnaires et, lorsqu’elles sont publiées, c’est rarement dans un format accessible et signifiant pour les commerçants. Les données moins agrégées (sectoriellement et géographiquement) ne sont généralement disponibles que via les applications payantes de certains organismes de gestion de risque (Bureau Van Dijk, Graydon,…). Dès lors, mettre ces données à disposition des commerçants, dans le cadre d’un processus participatif, est un juste retour des choses, mais peut aussi donner sens à une série de démarches obligatoires auxquelles ils sont soumis. Et le regard de commerçant sur ces chiffres s’avérer utile pour comprendre ce que recouvrent exactement les données publiées.Le droit d’interpellation est moinsrégulièrement mis en avant dans les processus participatifs, peut-être parcequ’il est plus associé à la sphère de luttes urbaines et de la contestation qu’àla co-création. Ce droit d’interpellation, même s’il est plus associé à l’axede l’engagement qu’à celui du processus de recherche, n’est pourtant pas siéloigné de ce dernier puisqu’il formule implicitement une question de recherche,par exemple lors de la mise à l’agenda d’une problématique. Mobiliser lesstatistiques peut permettre de parler un langage commun avec les autorités oules acteurs économiques. Reste à pouvoir traduire et objectiver les positions ouintuitions en indicateur chiffré.Exemple&#160;6&#160;: la multiplication des projets de centre commercial inquiète fortement les comités de quartiers et leurs fédérations. Souvent mis en place dans le cadre de vastes projets de revitalisation urbaine, leur développement s’accompagne d’un argumentaire diversifié, mobilisant notamment les retombées en termes d’emploi. Il est cependant difficile, faute de points de comparaison, de se prononcer sur la validité des chiffres avancés. Dans ce cadre, croiser les données urbanistiques (le m2 plancher des permis de bâtir) et les données d’emploi s’avère indispensable. À la demande des associations environnementales (et des syndicats, particulièrement sensibles à la question de l’emploi), voulant alimenter leurs démarches de mise à l’agenda, un indicateur a été construit en trois phases. Primo, convertir les surfaces brutes bâties en surface nette de vente, sur base des statistiques disponibles. Secundo, reconstituer des données sur l’emploi en équivalents temps plein (le travail à temps partiel est fréquent et fausse les comparaisons si l’on n’y prête pas attention) et en sommant emploi indépendant et emploi salarié. Tertio, rapporter, secteur d’activité par secteur d’activité, l’emploi aux mètres carrés, constituant ainsi une sorte de table de référence de la productivité (en ETP par mètre carré construit). Il est dès lors possible, connaissant les superficies projetées et les secteurs d’activités concernés, d’estimer sur une base objectivée le nombre d’emplois potentiellement créés et de relativiser l’argumentaire des retombées en termes d’emploi des projets. Au-delà de l’approche purement quantitative, la démarche a également donné lieu à une réflexion sur la nature et la qualité des emplois (Wayens &#38; Keutgen, 2015).Le droit d’analyse (ou droit de penser)confère au non-expert une capacité d’analyse critique, qui n’est dès lors plusréservée aux chercheurs académiques ou aux experts. Pouvoir le faire sur unplan qualitatif, mais aussi quantitatif suppose une appropriation des statistiqueset de leur processus de production. Cela suppose la mise en place d’unprocessus d’appropriation et de traduction des données chiffrées, qui estcertes exigeant en temps et en ressources, mais utile dès qu’il s’agit de prendredes décisions importantes pour la pérennité ou le développement d’une affaire.Exemple&#160;7&#160;: dans le cadre d’une conférence participative (pour laquelle il fallait se munir d’une calculette…) autour de la notion de ratio de gestion, des (candidats) commerçants ont été amenés à se réapproprier ou à expliciter le processus de calcul de la marge commerciale. Parmi ceux-ci, ce sont les artisans, du fait qu’ils introduisent la part la plus substantielle de main d’œuvre dans la création de valeur ajoutée, qui calculaient le plus exactement ce ratio de gestion fondamental. Les autres types de commerçants se reposaient plus systématiquement sur des coefficients multiplicateurs standards, parfois mal appliqués. L’absence de réflexion chiffrée par type de produit les entrainait souvent à adopter des politiques de différentiation peu efficientes (des promotions, en fait très peu rentables à leur niveau) plutôt qu’une réflexion sur l’assortiment et les services, mettant par exemple en avant les produits avec la meilleure marge. L’analyse chiffrée et la confrontation des approches au sein de l’assemblée ont suscité des propositions de stratégies alternatives (bonus plutôt que réduction, mise en avant des produits aux meilleurs taux de marge, optimalisation de processus d’exploitation pour réduire les couts engendrant peu de marge, etc.).La mise enœuvre d’approches chiffrées dans le cadre du droit d’analyse est un des moyensd’assurer un relatif équilibre entre savoir et expertises. En effet, dans lesdémarches participatives, le risque est grand que les non-experts amènentl’essentiel du matériel empirique (cas et récits, données collectées dans lecadre d’un processus d’échantillonnages collaboratif…) et que les chercheursréalisent l’essentiel de la démarche analytique. Paradoxalement, dans lecontexte de la consommation et des pratiques de gestion, certains experts duquotidien peuvent se révéler bien plus compétents que les chercheurs patentés,notamment quand il s’agit d’aborder des questions financières ou les facteursd’évolution dans certains secteurs.Exemple&#160;8&#160;: certains consommateurs très précaires, bouclant difficilement leurs budgets, se révèlent d’excellents analystes des prix à la consommation, constituant des paniers extrêmement bien étudiés et optimisés, mais aussi se représentant très bien les variations spatiales et temporelles de prix au sein des espaces urbains (Gorge, 2014 ; Clauzel &#38; al., 2016, p.132-141).Exemple&#160;9&#160;: quand il a fallu expliquer la diminution du nombre de boucheries dans la ville (Grimmeau &#38; al., 2007), l’évidence était d’attribuer cette évolution au développement de la grande distribution et à la multiplication des rayons proposant la viande préemballée. Une analyse plus approfondie, mobilisant les acteurs du secteur (et de la formation) a souligné que la grande distribution était bien l’explication, mais pas forcément sous l’angle attendu&#160;: c’est essentiellement en recrutant de nombreux bouchers, attirés par des conditions de travail plus confortables, que la grande distribution a fait disparaître les boucheries indépendantes, qui trouvaient difficilement repreneur en dehors des quartiers à forte présence immigrée, où le positionnement « halal » était encore peu investi par la grande distribution, par ailleurs proportionnellement moins présente dans ces quartiers.On levoit, quel que soit le niveau d’implication ou d’appropriation du processus derecherche par les citoyens ou les utilisateurs, les usages et mobilisations desdonnées statistiques, pour autant que l’on y mette l’attention nécessaire et lesformes, sont potentiellement nombreux et variés. Certes, nos exemples sont prisdans le monde du commerce et les acteurs y sont à priori familiers avec lesdonnées financières. Mais cela n’en fait pas pour autant des statisticiens…Une démarche participative pour lesstatistiques ?Nous nereviendrons pas ici sur la contribution quotidienne de nombreux non-expertsdans la collecte des statistiques, de manière plus ou moins consciente, autravers de leurs obligations administratives ou comptables. Nous ne reviendronspas non plus sur le rôle de collectifs citoyens dans la constitution des corpusstatistiques, de manière consciente, voire militante (par exemple, en matièrede consommation, au travers des sites collaboratifs de comparaison des prix,des carburants ou autres), mais aussi de manière inconsciente (notamment autravers des multiples « appréciations » laissées sur des applications et sitesinternet). Nous pensons, non pas uniquement au dispositif de collecte, maisplus fondamentalement au processus de de production de statistiques.L’utilisationdes statistiques, dans une logique participative, se positionne sur un terrainsouvent peu ouvert au débat démocratique, les indicateurs étant souventmobilisés pour faire de l’évaluation et définir ou justifier des décisions. S’intéresseraux statistiques, ce n’est pas forcément un acte politique direct, mais plutôtun moyen de s’approprier et de peser sur les outils élémentaires des politiques.D’ailleurs, les indicateurs statistiques, pour autant qu’ils soient publics etrelativement transparents (et donc réfutables le cas échéant), peuvent êtremobilisés tant par les pouvoirs que les contre-pouvoirs (Gourgues &#38; al,2018).Uneappropriation (plus) collective de l’enjeu statistique est probablement une desconditions pour faire face aux problèmes générés par les usages et mésusages del’argument statistique (Salais, 2010), qui se posent aussi dans la sphère ducommerce.Le faitque dans le monde de l’entreprise (mais aussi de plus en plus dans la sphèrepublique), les chiffres sont avant tout des indicateurs de performance ou des outils fiscaux fait que leurinterprétation en termes de justicesociale est rarement mise en avant. Pourtant, une lecture alternative,rendue possible par une certaine médiatisation au-delà des sphères managérialesclassiques, peut engendrer un déplacement intéressant des points de vue… ycompris pour les acteurs du monde l’entreprise concernés.Exemple&#160;10&#160;: l’examen des variations sectorielles et spatiales de l’emploi par m2 peut être examiné sous deux angles. Sous l’angle de la performance, un ratio élevé peut être interprété comme une faible productivité des travailleurs pouvant être augmentée. Une amélioration se traduirait alors par une baisse du ratio. Mais sous l’angle d’une certaine utilité sociale, on peut voir cette forte densité d’emploi comme une plus grande contribution du secteur ou du commerce local à l’offre d’emplois, par ailleurs souvent faiblement ou moyennement qualifiés. Une amélioration impliquerait alors une augmentation du ratio. Notons qu’une augmentation du ratio n’est pas forcément signe d’une baisse de performance, car elle pourrait traduire aussi, dans un secteur de service par exemple, une augmentation de l’activité à périmètre immobilier constant. Et dans certains secteurs ou certaines localisations, augmenter la densité de l’emploi (éventuellement en étendant les heures d’ouverture) peut être une option in fine plus profitable pour l’entreprise que d’agrandir ou multiplier les points de vente. Créer plus d’emplois est, dans ce cas, le reflet d’une plus grande performance, mais contribue aussi à une forme de redistribution vers les travailleurs (et la sécurité sociale) plutôt que vers les propriétaires fonciers. Encore faut-il que les emplois soient de qualité, bien évidemment.Un usageplus inclusif de l’arsenal statistique peut aussi faire que les « bons »indicateurs, fussent-ils plus complexes, chassent les « mauvais », fussent-ilsplus simples. Cela renvoie donc à la pertinencedes indicateurs, qui sera d’autant mieux établie que les usagers aient leur motà dire.Exemple&#160;11&#160;: il est courant que les données statistiques soient rapportées, pour les rendre comparables dans le temps ou l’espace, au nombre d’habitants ou, plus rarement, de ménages. Du point de vue du commerce, le nombre d’habitants apparait comme une première estimation du marché, assez facile à établir et à comprendre. Cependant, si on examine de près les comportements de consommation, notamment au travers de panels, on constate que certains achats sont proportionnels (mais pas forcément directement) au nombre de personnes du ménage tandis que d’autres le sont à l’échelle du ménage (donc souvent du logement) et non pas individuellement. Respectivement, la consommation de pain ou l’acquisition d’un frigo sont le reflet de ces deux logiques. C’est la raison pour laquelle les résultats de panels de consommation sont publiés selon une métrique spécifique, l’unité de consommation, concept les différents membres d’un ménage sont « pondérés » de manière décroissante pour refléter le fait que les besoins d’un ménage ne s’accroissent pas en stricte proportion de sa taille. Cependant, le nombre d’unités de consommation (pourtant simplement des données démographiques de base) qui seraient utilement combinées avec les résultats de ces panels pour produire des estimations du marché ciblées sectoriellement et spatialement, n’est quasiment jamais disponible directement auprès des offices statistiques. Il est possible de les reconstituer à partir de plusieurs tableaux généralement librement disponibles, mais c’est là une étape d’accès difficile au statisticien novice… On n’a donc pas forcément facilement le bon indicateur (par unité de consommation plutôt que simplement par habitant) à disposition pour les commerçants. Mais changer les choses est possible si on fait remonter les demandes du terrain.Toutedonnée statistique incorpore, parfois de manière très technique, des choix qui restent parfois implicites&#160;: choix dans la constructiondes indicateurs, dans les modes de calcul et les sources mobilisées. Pourtant, manierou décortiquer collectivement les indicateurs généralement mis en avant estpotentiellement une source de critique, voire d’innovation quant aux actions àmettre en œuvre.Exemple&#160;12&#160;: à Bruxelles, les observatoires du commerce étaient traditionnellement gérés par l’administration de l’urbanisme. Ils publiaient traditionnellement, sur base de relevés de terrain, ce qui est pertinent pour bien saisir la diversité du commerce et son implantation précise, leurs observations et analyses par points de vente. Le nombre de ces derniers ayant baissé au cours des dernières décennies, ils ont pu en ce faisant donner l’impression d’une forte contraction de l’emprise du commerce dans l’espace bruxellois et d’une activité somme toute en déclin. Mais si le nombre de commerces a baissé, il n’en va pas de même des surfaces commerciales qui, elles, se sont accrues. Dès lors, ce qui s’interprète en fonction des données usuellement publiées comme un déclin est en fait, si l’on adapte le mode de comptabilisation en tenant compte de surfaces, une concentration économique et une redistribution spatiale du commerce. Ce qui remet en cause le mode de régulation urbanistique pratiqué (Vazquez Parras &#38; al., 2018).Exemple&#160;13&#160;: le nombre de créations d’entreprises est souvent utilisé (et médiatisé) comme un indicateur de la santé d’un secteur économique ou d’un territoire. Le bilan l’est parfois aussi, le nombre de disparitions plus rarement… Pourtant, chaque année un nombre de créations d’entreprises est coïncide avec un grand nombre de disparitions, ce qui est caractéristique d’un système très turbulent. Les pouvoirs publics, en favorisant l’indice de création comme indicateur clef, légitiment ou encouragent une vision de l’action centrée sur l’aide à la création plutôt qu’une vision centrée sur la viabilité à long terme des entreprises qui, elle, pourrait être légitimée par d’autres indicateurs (turbulence, durée de demi-vie des entreprises…).L’exempleprécédent illustre le fait qu’il ne fut pas perdre de vue que certaines conventions statistiques sont la traduction de visions politiques. Pensonsévidemment à la mesure du développement qui reste largement dépendanted’indicateurs purement économiques, à défaut de la constitution et de lamobilisation d’indicateurs liés au bien-être. La sphère du commerce n’y échappepas non plus.Exemple&#160;14&#160;: le taux d’emploi est calculé en divisant le nombre de personnes occupées (qui ont un emploi) d’une tranche d’âge par la population totale de la même classe d’âge. Dans la définition du Bureau International du Travail, motivée par un souci de comparaison internationale et adoptant dès lors la logique du plus petit commun dénominateur, la population occupée comprend les personnes qui, durant la semaine de référence de l’enquête, ont travaillé au moins une heure contre rémunération ou en vue d’un bénéfice ou qui, n’ayant pas travaillé, avaient néanmoins un emploi dont elles étaient temporairement absentes. Dans cette optique, évaluer ses « performances » en termes d’emploi à l’aune de cet indicateur revient à favoriser les secteurs d’activité faisant une large part au temps partiel, ce qui est plutôt une bonne option pour donner une image performante. Mais c’est oublier que l’adoption du taux d’emploi BIT comme indicateur s’est faite dans un contexte de flexibilisation et de dérégulation du marché du travail. Comptabiliser les heures réellement prestées et comptabiliser les équivalents temps plein est probablement à long terme une meilleure option du point de vue des opérateurs du commerce, car elle induirait une vision plus qualitative de l’emploi généré. Multiplier les travailleurs pauvres n’est probablement pas du meilleur effet pour un secteur d’activité dont la principale ressource est la consommation des ménages.Ce dernier exemple souligne combien l’intérêt collectif ne se résume pasà la somme des intérêts individuels, y compris pour les acteurs du commerce.Certes, à l’échelle de l’entreprise, dans un secteur très « labour intensive »,il y a une réelle tentation de réduire les couts de personnel. Mais à l’échellesectorielle, le commerce a évidemment tout intérêt à maintenir le pouvoird’achat et à prôner une approche économique centrée sur le maintien de l’emploiet de sa qualité. Ici encore, passer au collectif change le point de vue.Dès lors,il semble bien que les statistiques puissent être utiles et intégrées auxprocessus participatifs, tout comme le dialogue avec les utilisateurs et les processusparticipatifs sont bel et bien utiles à l’émergence d’un appareil statistiqueplus largement mobilisé par les acteurs du terrain&#160;: « Ne laissons pas les statisticiens jouer seuls avec les allumettes…Car les indicateurs décrivent le monde, mais ont aussi une influence politique.On ne peut plus l’ignorer. » (Fallon, 2014).Références :CLAUZEL, Amélie, GUICHARD, Nathalie et RICHÉ, Caroline, 2016. Comportement du consommateur - Nouvelles tendances et perspectives. Paris : Vuibert. DUBÉ, Patrick, SARRAILH, Joëlle, BILLEBAUD, Christophe, GRILLET, Claire, ZINGRAFF, Virginie et KOSTECKI, Isabelle, 2014. Le livre blanc des Living Labs. Montréal : Umvelt. FALLON, Catherine, 2014. Quantification des politiques versus démocratisation de la mesure : la gestion publique par les indicateurs à l’épreuve de la participation. Les indicateurs sont-ils solubles dans la participation ? Quantification des politiques versus démocratisation de la mesure. Liège. 2014. FRASER, Evan D. G., DOUGILL, Andrew J., MABEE, Warren E., REED, Mark et MCALPINE, Patrick, 2006. Bottom up and top down: Analysis of participatory processes for sustainability indicator identification as a pathway to community empowerment and sustainable environmental management. Journal of Environmental Management. 2006. Vol. 78, n° 2, pp. 114‑127. DOI 10.1016/j.jenvman.2005.04.009.GÉLINEAU, Lucie, DUFOUR, Émilie et BÉLISLE, Micheline, 2012. 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