BonQuery

Réseau de refuges de Toronto : un audit de données indépendant.

BonQuery transforme les données ouvertes humanitaires en analyses claires et utiles — à commencer par la capacité, la demande et les flux du réseau de refuges de Toronto. Conçu pour les journalistes, les chercheurs, les défenseurs, les décideurs politiques et toute personne qui suit la situation de près.

Auteur(-trice)

Miriam Marling

daily_occ    = FileAttachment("data/daily_occupancy.json").json()
bt_data      = FileAttachment("data/city_bridging_triage.json").json()
shelter_flow = FileAttachment("data/shelter_flow.json").json()
seasonRug    = FileAttachment("data/season_rug.csv").csv().then(rows =>
  rows.map(d => ({ min_temp: +d.min_temp, winter_season: d.winter_season }))
)
binnedSC     = FileAttachment("data/cold_response_binned_by_winter_sc.csv").csv().then(rows =>
  rows.map(d => ({
    min_temp_bin:  +d.min_temp_bin,
    winter_season: d.winter_season,
    mean_unplaced: +d.mean_unplaced,
    n:             +d.n
  }))
)

Moniteur de responsabilité hivernale

MONITEUR DE RESPONSABILITÉ HIVERNALE : 2026–2027. Notre mandat principal consiste à vérifier si la Ville de Toronto respecte son obligation humanitaire : zéro personne sans place lorsque la température descend à −5 °C ou en dessous. Six hivers de données de l’Admission centrale montrent que la Ville n’a respecté cette norme que lors de 4,1 % des nuits admissibles. La surveillance quotidienne reprendra à l’ouverture de la saison froide 2026–2027 en novembre.

Voir l’audit des données et les données probantes →

Voir la méthodologie de l’audit et les divergences →

RESPONSABILITÉ HIVERNALE

Personnes sans place lors des nuits glaciales — six hivers de données

cs      = getComputedStyle(document.body)
refLine = cs.getPropertyValue("--bq-chart-stroke").trim()

seasonColorMap = new Map([
  ["2020-21", "#4DF884"],
  ["2021-22", "#2F9DF5"],
  ["2022-23", "#DEDD32"],
  ["2023-24", "#E63946"],
  ["2024-25", "#F65F18"],
  ["2025-26", "#900C00"]
])

viewof selectedWinters = {
  const allSeasons = [
    "2020-21","2021-22","2022-23","2023-24","2024-25","2025-26"
  ];
  const selected = new Set(allSeasons);

  if (!document.getElementById("bq-season-cb-style")) {
    const s = document.createElement("style");
    s.id = "bq-season-cb-style";
    s.textContent = `
      .bq-season-cb {
        appearance: none;
        -webkit-appearance: none;
        width: 14px;
        height: 14px;
        border-radius: 2px;
        margin: 0;
        border: 1.5px solid #888;
        cursor: pointer;
        display: inline-flex;
        align-items: center;
        justify-content: center;
        flex-shrink: 0;
        background: transparent;
      }
      .bq-season-cb:checked {
        background-color: var(--season-color);
        border-color: var(--season-color);
      }
      .bq-season-cb:checked::after {
        content: "✓";
        color: #fff;
        font-size: 10px;
        font-weight: 700;
        line-height: 1;
      }
      .bq-season-cb:hover {
        transform: scale(1.15);
        box-shadow: 0 0 0 2px rgba(0,0,0,0.15);
      }
      .bq-season-lbl {
        display: inline-flex;
        align-items: center;
        gap: 8px;
        cursor: pointer;
        user-select: none;
      }
    `;
    document.head.appendChild(s);
  }

  const root = document.createElement("div");
  root.style.cssText = "font-family:var(--sans-serif,sans-serif);font-size:13.5px;";

  const labelEl = document.createElement("div");
  labelEl.textContent = "Saisons affichées";
  labelEl.style.cssText = "font-weight:600;margin-bottom:3px;";

  const hint = document.createElement("div");
  hint.textContent = "Cliquez sur une saison pour l'afficher ou la masquer";
  hint.style.cssText =
    "font-size:11.5px;font-weight:400;color:var(--bq-fg-faint);margin-bottom:6px;";

  const row = document.createElement("div");
  row.style.cssText =
    "display:flex;flex-wrap:wrap;gap:6px 20px;align-items:center;";

  for (const season of allSeasons) {
    const color = seasonColorMap.get(season);

    const cb = document.createElement("input");
    cb.type = "checkbox"; cb.value = season; cb.checked = true;
    cb.className = "bq-season-cb";
    cb.style.setProperty("--season-color", color);

    const txt = document.createElement("span");
    txt.textContent = season;

    const lbl = document.createElement("label");
    lbl.className = "bq-season-lbl";
    lbl.append(cb, txt);
    row.append(lbl);

    cb.addEventListener("change", () => {
      if (cb.checked) selected.add(season); else selected.delete(season);
      root.value = [...selected];
      root.dispatchEvent(new Event("input"));
    });
  }

  root.append(labelEl, hint, row);
  root.value = allSeasons;
  return root;
}

Note

Lecture du graphique. Le graphique présente des données issues de jusqu’à six saisons froides (du 15 novembre au 15 avril), codées par couleur selon l’année hivernale. Les lignes verticales en arrière-plan font office de tapis de température — chaque ligne marque la température minimale nocturne enregistrée pour une nuit donnée, colorée selon sa saison. Là où ces lignes se concentrent, les données sont abondantes ; là où elles s’amenuisent (en dessous d’environ −15 °C), les nuits individuelles ont plus de poids. Utilisez les cases à cocher ci-dessus pour afficher ou masquer les saisons individuelles.

{
  const visibleBinned = binnedSC.filter(d => scSeasons.includes(d.winter_season))
  const visibleRug    = seasonRug.filter(d => scSeasons.includes(d.winter_season))

  return Plot.plot({
    width:        720,
    height:       400,
    marginLeft:   70,
    marginRight:  20,
    marginTop:    20,
    marginBottom: 50,
    color: {
      type:   "ordinal",
      legend: true,
      label:  "Saison hivernale",
      domain: [...seasonColorMap.keys()],
      range:  [...seasonColorMap.values()]
    },
    r: { range: [2, 8] },
    x: {
      label: "Température minimale nocturne (°C)",
      labelAnchor: "center",
      reverse: true
    },
    y: {
      label: "Personnes sans place (individus seuls/couples, moyenne observée)",
      labelAnchor: "top",
      grid: true
    },
    marks: [
      Plot.tickX(visibleRug, {
        x: "min_temp",
        stroke: "winter_season",
        frameAnchor: "bottom",
        strokeOpacity: 0.35,
        strokeWidth: 1
      }),
      Plot.ruleX([0, -5, -10, -15], {
        stroke: refLine,
        strokeWidth: 1,
        strokeDasharray: "4,3"
      }),
      Plot.dot(visibleBinned, {
        x: "min_temp_bin",
        y: "mean_unplaced",
        fill: "winter_season",
        r: "n"
      }),
      Plot.tip(visibleBinned, Plot.pointer({
        x: "min_temp_bin",
        y: "mean_unplaced",
        title: d =>
          `${d.winter_season}\n` +
          `Intervalle ${d.min_temp_bin} °C  ·  ${d.n} nuits\n` +
          `Moyenne observée : ${d.mean_unplaced.toFixed(1)} personne(s) sans place`
      }))
    ]
  })
}

Figure 1 : Moyenne observée de personnes (individus seuls et couples) sans place à 4 h, par température minimale nocturne et saison froide, regroupée par intervalles de 2 °C. Les intervalles sont étiquetés par leur point médian (p. ex., le point à −3 °C couvre de −4 °C jusqu’à −2 °C exclu). Chaque point représente un intervalle de température pour un hiver ; la taille du point est proportionnelle au nombre de nuits dans cet intervalle (plus grand = davantage de nuits).

Voir l’analyse complète : Laissés dans le froid →

Les données que nous suivons

Flux mensuel du réseau de refuges

Les tableaux de bord

Ouvrez chaque tableau de bord directement dans votre navigateur — ils sont conçus pour une utilisation interactive et fonctionnent mieux en plein écran sur téléphone.

Les trois onglets ci-dessous présentent différentes vues des données, avec des filtres interactifs sur chaque graphique.

Vue instantanée du réseau de refuges pour tout mois à partir de janvier 2018. Utilisez le filtre de date en haut pour changer de mois.

Ouvrir dans un nouvel onglet →

Compare les chiffres cumulatifs de l’année en cours avec la même période l’année précédente. Utile pour déterminer si le système est en voie de dépasser, d’égaler ou d’être en deçà de l’année dernière.

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Séries chronologiques pluriannuelles pour les principaux indicateurs, avec filtres par groupe de population, année et mois. Utile pour repérer des tendances à long terme ou des patterns saisonniers.

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Occupation et capacité quotidiennes

function fmtDate(s) {
  const [y, m, d] = s.split("-").map(Number)
  return new Date(y, m - 1, d).toLocaleDateString("fr-CA", {
    year: "numeric", month: "long", day: "numeric"
  })
}

allDates = [...new Set(daily_occ.map(r => r.date))].sort().reverse()
latestDate = allDates[0]

La version BonQuery de ce tableau ajoute deux fonctions absentes de la page de la Ville. Le sélecteur de date ci-dessous permet de consulter toute date depuis janvier 2021 jusqu’à aujourd’hui ; la page Utilisation quotidienne des refuges et services d’hébergement de nuit de la Ville n’affiche que sa date de publication la plus récente. La colonne Hors service (calculée comme financé − réel) signale les lits, chambres ou espaces temporairement indisponibles — voir la page de validation des données pour une explication de ce que cela représente et pourquoi cela compte.

Occupation et capacité quotidiennes —

latestRows = daily_occ.filter(r => r.date === latestDate)

function getVal(rows, key) {
  const row = rows.find(r => r.key === key)
  return row ? row.ind : null
}

validationChecks = {
  const rows = latestRows
  const checks = []

  const expectedKeys = [
    "all_shelter","room_based","singles_sector","singles_shelter","allied_summ",
    "temp_summ","iso_summ","fam_total","fam_emerg","fam_trans_r","fam_hotel",
    "sng_hotel","singles_total","emerg_total","mix_emerg","men_emerg","wom_emerg",
    "yth_emerg","trans_total","mix_trans","fam_trans_b","men_trans","wom_trans",
    "yth_trans","allied_total","respites","dropin","temp_resp","hotels","iso"
  ]
  const presentKeys = new Set(rows.map(r => r.key))
  const missingKeys = expectedKeys.filter(k => !presentKeys.has(k))
  checks.push({
    name: "Toutes les lignes attendues présentes",
    pass: missingKeys.length === 0,
    detail: missingKeys.length > 0 ? `Manquantes : ${missingKeys.join(", ")}` : null
  })

  const allShelter = getVal(rows, "all_shelter")
  const compSum = ["fam_total","sng_hotel","singles_total","allied_total","temp_resp","hotels","iso"]
    .reduce((s, k) => s + (getVal(rows, k) ?? 0), 0)
  checks.push({
    name: "Le total Tous les programmes de refuge correspond aux composantes",
    pass: allShelter === compSum,
    detail: allShelter !== compSum
      ? `all_shelter.ind=${allShelter}, somme des composantes=${compSum}, diff=${allShelter - compSum}`
      : null
  })

  const singlesTotal = getVal(rows, "singles_total")
  const emergTotal = getVal(rows, "emerg_total")
  const transTotal = getVal(rows, "trans_total")
  checks.push({
    name: "Total secteurs individus : urgence + transition = total individus",
    pass: singlesTotal === (emergTotal + transTotal),
    detail: singlesTotal !== (emergTotal + transTotal)
      ? `individus=${singlesTotal}, urgence+transition=${emergTotal + transTotal}`
      : null
  })

  const capRows = rows.filter(r => r.cap !== null && r.cap > 0)
  const arithFails = capRows.filter(r => Math.abs(r.occ + r.unocc - r.cap) > 0.5)
  checks.push({
    name: "Arithmétique interne : occupé + inoccupé = capacité réelle",
    pass: arithFails.length === 0,
    detail: arithFails.length > 0
      ? arithFails.map(r => `${r.key}: ${r.occ}+${r.unocc}≠${r.cap}`).join("; ")
      : null
  })

  return checks
}

allPass = validationChecks.every(c => c.pass)

validationBanner = {
  if (!allPass) {
    const failedChecks = validationChecks.filter(c => !c.pass)
    return html`<div style="
      background:var(--bq-warn-bg);border:1px solid var(--bq-warn-border);border-radius:4px;
      padding:8px 14px;font-size:0.88em;color:var(--bq-warn-fg);margin-bottom:12px">
      <strong>⚠ Problème de validation détecté pour ${fmtDate(latestDate)}</strong>
      <details style="margin-top:6px">
        <summary style="cursor:pointer">Afficher les détails</summary>
        <ul style="margin:6px 0 0;padding-left:20px">
          ${failedChecks.map(c => html`<li>${c.name}${c.detail ? html` — <em>${c.detail}</em>` : ""}</li>`)}
        </ul>
      </details>
    </div>`
  }
  return html``
}

viewof selectedDate = Inputs.select(allDates, {
  label: "Date",
  format: d => fmtDate(d)
})

html`<p class="bq-ckan-note">Dernière date disponible sur les données ouvertes de la Ville de Toronto : <strong>${fmtDate(latestDate)}</strong>.</p>`

dayRows = daily_occ.filter(r => r.date === selectedDate)

function n(v) { return v !== null && v !== undefined ? v.toLocaleString("fr-CA") : "—" }
function pct(v) { return v !== null && v !== undefined ? v.toFixed(1) + " %" : "—" }

function offlineCell(r) {
  if (r.cap === null || r.cap === undefined) return `<td></td>`
  if (r.cap_funding === null || r.cap_funding === undefined) return `<td></td>`
  const offline = r.cap_funding - r.cap
  if (offline <= 0) {
    return `<td class="bq-num">${offline.toLocaleString("fr-CA")}</td>`
  }
  return `<td class="bq-num bq-danger">${offline.toLocaleString("fr-CA")}</td>`
}

function tableRow(r, col1Label) {
  const pad = (r.indent ?? 0) * 16
  const cls = r.is_total ? "bq-row-total" : "bq-row"
  const bld = r.is_total ? " bq-bold" : ""
  if (r.col_type === "summary") {
    return `<tr class="${cls}">
      <td style="padding-left:${pad}px" class="${bld}">${r.label}</td>
      <td class="bq-num${bld}">${n(r.ind)}</td>
      <td></td><td></td><td></td><td></td><td></td>
    </tr>`
  }
  return `<tr class="${cls}">
    <td style="padding-left:${pad}px" class="${bld}">${r.label}</td>
    <td class="bq-num${bld}">${n(r.ind)}</td>
    <td class="bq-num">${n(r.occ)}</td>
    <td class="bq-num">${n(r.unocc)}</td>
    <td class="bq-num">${n(r.cap)}</td>
    ${offlineCell(r)}
    <td class="bq-num">${pct(r.rate)}</td>
  </tr>`
}

function sectionHeader(label, col1, col2, col3, col4) {
  return `<tr class="bq-th">
    <td>${label}</td>
    <td class="bq-num">Personnes</td>
    <td class="bq-num">${col1}</td>
    <td class="bq-num">${col2}</td>
    <td class="bq-num">${col3}</td>
    <td class="bq-num">${col4}</td>
    <td class="bq-num">Taux d'occupation</td>
  </tr>`
}

function summaryHeader() {
  return `<tr class="bq-th">
    <td>Résumé de l'occupation</td>
    <td class="bq-num">Personnes</td>
    <td colspan="5"></td>
  </tr>`
}

dailyTable = {
  const s = (key) => dayRows.find(r => r.key === key)

  const allShelterInd = s("all_shelter") ? s("all_shelter").ind : null
  const btEntry  = bt_data && bt_data.entries ? bt_data.entries[selectedDate] : null
  const btInd    = btEntry ? btEntry.bridging_triage : null
  const btStart  = bt_data && bt_data.first_captured
    ? bt_data.first_captured
    : "la date de début de la collecte"
  const totalInd = (allShelterInd !== null && btInd !== null)
    ? allShelterInd + btInd
    : allShelterInd

  const totalAccomRow = `<tr class="bq-row-total bq-bold">
    <td>Total des personnes hébergées †</td>
    <td class="bq-num">${n(totalInd)}</td>
    <td></td><td></td><td></td><td></td><td></td>
  </tr>`
  const bridgingRow = btInd !== null
    ? `<tr class="bq-row-alt">
        <td style="padding-left:26px">Programmes de passerelle et de triage</td>
        <td class="bq-num">${n(btInd)}</td>
        <td></td><td></td><td></td><td></td><td></td>
       </tr>`
    : `<tr class="bq-row-na">
        <td style="padding-left:26px">Programmes de passerelle et de triage</td>
        <td class="bq-num" style="font-size:0.85em"
          >Non disponible pour cette date</td>
        <td></td><td></td><td></td><td></td><td></td>
       </tr>`

  const summaryKeys = ["all_shelter","room_based","singles_sector","singles_shelter","allied_summ","temp_summ","iso_summ"]
  const roomKeys    = ["fam_total","fam_emerg","fam_trans_r","fam_hotel","sng_hotel"]
  const bedKeys     = ["singles_total","emerg_total","mix_emerg","men_emerg","wom_emerg","yth_emerg",
                       "trans_total","mix_trans","fam_trans_b","men_trans","wom_trans","yth_trans"]
  const alliedKeys  = ["allied_total","respites","dropin"]

  return html`
    <div style="overflow-x:auto;margin:0 0 1rem">
    <table class="bq-table">
      ${summaryHeader()}
      ${totalAccomRow}
      ${bridgingRow}
      ${summaryKeys.map(k => s(k) ? tableRow(s(k)) : "").join("")}

      ${sectionHeader("Programmes de refuge, base chambre", "Chambres occupées", "Chambres inoccupées", "Capacité réelle (chambres)", "Chambres hors service")}
      ${roomKeys.map(k => s(k) ? tableRow(s(k)) : "").join("")}

      ${sectionHeader("Programmes de refuge, base lit", "Lits occupés", "Lits inoccupés", "Capacité réelle (lits)", "Lits hors service")}
      ${bedKeys.map(k => s(k) ? tableRow(s(k)) : "").join("")}

      ${sectionHeader("Services complémentaires", "Espaces occupés", "Espaces inoccupés", "Capacité réelle (espaces)", "Espaces hors service")}
      ${alliedKeys.map(k => s(k) ? tableRow(s(k)) : "").join("")}

      <tr class="bq-th">
        <td>Programmes temporaires, base lit/espace</td>
        <td class="bq-num">Personnes</td>
        <td class="bq-num">Lits/espaces occupés</td>
        <td class="bq-num">Inoccupés</td>
        <td class="bq-num">Capacité réelle</td>
        <td class="bq-num">Lits/espaces hors service</td>
        <td class="bq-num">Taux d'occupation</td>
      </tr>
      ${s("temp_resp") ? tableRow(s("temp_resp")) : ""}

      ${sectionHeader("Programmes temporaires, base chambre/unité", "Chambres occupées", "Chambres inoccupées", "Capacité réelle (chambres)", "Chambres hors service")}
      ${s("hotels") ? tableRow(s("hotels")) : ""}

      ${sectionHeader("Programmes d'isolement/rétablissement temporaires", "Chambres occupées", "Chambres inoccupées", "Capacité réelle (chambres)", "Chambres hors service")}
      ${s("iso") ? tableRow(s("iso")) : ""}
    </table>
    <p class="bq-footnote">
      † Total des personnes hébergées = Tous les programmes de refuge + Programmes de
      passerelle et de triage. Les chiffres des Programmes de passerelle et de triage ne
      sont pas publiés dans les données ouvertes de la Ville de Toronto (CKAN). BonQuery
      les collecte quotidiennement depuis la page du recensement des refuges de la Ville
      lorsque la Ville publie le tableau ; les données sont disponibles depuis ${btStart}.
      Les jours où la Ville n'a pas encore publié (fins de semaine, jours fériés ou
      délais de publication), la ligne Passerelle et triage affichera
      « Non disponible pour cette date » et le Total reflètera uniquement Tous les
      programmes de refuge.
    </p>
    </div>`
}

Ce tableau reproduit le rapport d’utilisation quotidienne des refuges et services d’hébergement de nuit de la Ville de Toronto à partir des données ouvertes de la Ville. Le sous-total Tous les programmes de refuge et toutes les lignes de détail sont dérivés de l’exportation des données ouvertes CKAN. Les Programmes de passerelle et de triage sont suivis dans le système opérationnel de la Ville mais ne sont pas publiés dans les données ouvertes ; BonQuery collecte ce chiffre quotidiennement depuis la page du recensement des refuges de la Ville et l’affiche lorsqu’il est disponible. Le Total des personnes hébergées égale Tous les programmes de refuge + Passerelle et triage lorsque les deux sont disponibles. Certains chiffres de capacité et de lits inoccupés peuvent différer légèrement du tableau de bord en direct de la Ville en raison de différences dans la déclaration des lits hors service entre l’exportation CKAN et le système opérationnel de la Ville. Une comparaison côte à côte complète est disponible sur la page de validation des données.

Contient des informations sous licence Licence du gouvernement ouvert – Toronto. Source : Données ouvertes de la Ville de Toronto — Utilisation quotidienne des refuges et services d’hébergement de nuit, occupation et capacité. Agrégées par BonQuery.

Les données agrégées de BonQuery sont disponibles en téléchargement de 2021 à aujourd’hui : JSON · CSV

Demandes d’orientation en refuge

Moyenne quotidienne mensuelle des appels à la ligne d’orientation des refuges de Toronto (24 h/7 j) — appels orientés vers une place en refuge, appelants individuels sans jumelage et total des appels traités — avec contrôles de date interactifs. Reproduit et étend la page Demandes d’orientation dans les refuges de la Ville. Données provenant de deux ressources CKAN distinctes (codes de clôture des appels et file d’attente des services) ; voir la page pour des mises en garde importantes sur la combinaison des deux séries.

Demandes d’orientation en refuge →

Ouvrir dans un nouvel onglet →

Contient des informations sous licence Licence du gouvernement ouvert – Toronto. Source : Données ouvertes de la Ville de Toronto — Appels à l’Admission centrale. Analyse et graphiques par BonQuery.

BonQuery est un audit de données indépendant du réseau de refuges de Toronto, fondé sur des documents publics et des méthodes reproductibles. Demandes de données et de méthodologie : info@BonQuery.ca.