# Madagascar rural observatory surveys, a longitudinal dataset on household living conditions 1995-2015

Velomalala Solo Andrianjafindrainibe, Nicole Andrianirina, Florent Bédécarrats, Isabelle Droy, Jean-Luc Dubois, Jeanne de Montalembert, Bako Nirina Rabevohitra, Rolland Rafidimanana, Patrick Rasolofo, Raphaël Ratovoarinony, et al.

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Velomalala Solo Andrianjafindrainibe, Nicole Andrianirina, Florent Bédécarrats, Isabelle Droy, Jean-Luc Dubois, et al. Madagascar rural observatory surveys, a longitudinal dataset on household living conditions 1995-2015. 2024. hal-04502779v4

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# Modèle de descripteur de données

## Titre

Enquêtes des observatoires ruraux de Madagascar, un jeu de données longitudinales
sur les conditions de vie des ménages de 1995 à 2015

## Authors

Velomalala Solo Andrianjafindrainibe⁷, Nicole Andrianirina⁷, Florent Bédécarrats¹,², Isabelle

Droy¹,², Jean-Luc Dubois¹,², Jeanne de Montalembert³, Bako Nirina Rabevohitra⁶, Rolland

Rafidimanana⁷, Patrick Rasolofo⁵,², Raphaël Ratovoarinony⁷, Lalasoa Anjarafara Onivola

Ratsaramiarina⁶, Jean Dieudonné Ravelonandro⁷, Voahirana Razanamavo⁷, Mireille

Razafindrakoto¹,³, Bezaka Rivolala⁴, François Roubaud¹,³, Camille Saint-Macary¹,³.

## Affiliations

1. Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Bondy, France

2. Unité Mixte Internationale Soutenabilité et Résilience (UMI SOURCE), Guyancourt, France

3. Unité Mixte de Recherche Laboratoire d'Économie de Dauphine, Équipe de recherche sur le développement, les institutions et la mondialisation (UMR LEDa/DIAL), Paris, France

4. Institut Malgache des Techniques de Planification (IMATeP), Antananarivo, Madagascar

5. Institut International des Sciences Sociales (IISS), Antananarivo, Madagascar

6. Cellule de Prévention et de Gestion des Urgences (CPGU), Bureau du Premier Ministre, Antananarivo, Madagascar

7. Chercheur·euse indépendant·e

Auteur correspondant : Florent Bédécarrats (florent-bedecarrats@ird.fr)

## Résumé

Les observatoires ruraux (OR) ont été créés à Madagascar pour combler le manque de données socioéconomiques sur les zones rurales. Ils ont collecté, analysé et diffusé des données afin de contribuer à la formulation et à l'évaluation des politiques de développement. Entre 1995 et 2015, les OR ont enquêté sur un total de 26 zones. La méthodologie des OR reposait sur des enquêtes annuelles de panels de ménages utilisant des questionnaires standardisés, complétés par des modules portant sur de nouveaux thèmes. Des enquêtes communautaires qualitatives ont été menées pour mieux comprendre les caractéristiques et dynamiques locales. La sélection des sites combinait des analyses quantitatives et qualitatives afin de refléter la diversité des milieux et défis ruraux de Madagascar. Un contrôle rigoureux de la qualité a été mis en place, incluant des mesures telles que la limitation du nombre d'entretiens quotidiens par enquêteur et une supervision quotidienne sur le terrain. La publication de ces données sur 21 années consécutives, accompagnées de la documentation, des métadonnées et d'exemples de code pour l'analyse, vise à en faciliter la découverte, l'évaluation et la compréhension par les chercheurs, les décideurs et les organisations sociales. À notre connaissance, il s'agit des seules données disponibles permettant une analyse approfondie de la situation et des tendances dans les zones rurales de Madagascar.

## Contexte et résumé

Les ménages ruraux constituent la majorité de la population des pays les moins développés (64 % en 2022) et représentent la majeure partie de la pauvreté mondiale¹. Les récentes réductions des taux de pauvreté dans les pays en développement découlent d'une diminution de la pauvreté rurale². Bien que l'amélioration des conditions de vie à la campagne soit l'une
des clés pour accroître le bien-être dans les pays en développement, les zones rurales sont généralement négligées ou mal appréhendées par les systèmes statistiques nationaux³⁻⁷. À Madagascar, la population est passée de 12 millions en 1993 à 26 millions en 2018, avec 81 % de la population vivant en milieu rural⁸. Au milieu des années 1990, les zones rurales de Madagascar ont connu de profondes transformations. Après une période socialiste de 1975 à 1985, le pays s'est orienté vers la libéralisation économique suivant les recommandations du FMI : libéralisation des structures de prix et de commercialisation, et passage de politiques dirigées par l'État à des réformes orientées vers le marché⁹. Le système statistique existant, qui s'était détérioré pendant l'ère socialiste, était mal équipé pour saisir ces changements, laissant un vide dans la compréhension de l'évolution du paysage rural¹⁰. Cette situation était d'autant plus préoccupante que l'agriculture employait près de 80 % de la population active, et qu'une analyse de l'économie malgache serait incomplète sans une compréhension approfondie de son secteur rural.

Ce manque d'information a motivé la création de quatre observatoires ruraux à Madagascar en 1995¹¹,¹², chacun représentant des défis agricoles distincts au sein des divers écosystèmes du pays. Les observatoires consistaient en une enquête annuelle par panel, dédiée à la collecte continue, à l'analyse et à la diffusion de données socioéconomiques, dans le but d'identifier les caractéristiques et dynamiques à travers divers contextes agroécologiques pour orienter la formulation, la mise en œuvre et l'évaluation des politiques de développement rural¹³.

Les observatoires ruraux se sont révélés être un moyen innovant et économique de fournir une observation nuancée et continue des ménages ruraux. Leur extension a été soutenue par de nouveaux bailleurs et partenaires, tels que des institutions de recherche, des organisations non gouvernementales ou des bureaux d'études. L'ancrage institutionnel des observatoires a changé en 2000, passant de l'Office National de la Statistique (INSTAT), avec lequel ils étaient initialement associés, à l'Unité de Politique de Développement Rural (UPDR), au sein du Ministère de l'Agriculture. Une charte a été établie pour promouvoir l'unité méthodologique des observatoires et l'éthique d'intervention. Chaque partenaire impliqué devait la signer afin de garantir la cohérence méthodologique entre les observatoires et au fil des années.

Au fil des années, le nombre d'observatoires a augmenté, atteignant 17 en 2004, avant de se réduire à cinq suite à la crise politique de 2009¹⁴. Malgré ces défis, les observatoires ruraux ont perduré, avec trois des observatoires originaux restant actifs jusqu'en 2014, comme illustré à la Figure 1. En 2015, un observatoire précédemment enquêté a été de nouveau étudié (Menabe Nord-Est, #14 sur la Figure 1), et trois nouveaux observatoires ont été initiés (Ambatofinandrahana, Anjozorobe et Maintirano, non montrés sur la Figure 1). Un travail substantiel est nécessaire pour nettoyer, harmoniser et documenter les données de ces derniers observatoires afin de les inclure dans le jeu de données. Les données de ces nouveaux observatoires seront ajoutées ultérieurement, après la publication de ce descripteur de données. Les OR sont restés opérationnels jusqu'en 2017.

La fermeture et le déplacement des observatoires ont principalement résulté de l'évolution des priorités des organisations de financement et des décideurs politiques¹⁵. Par exemple, les observatoires côtiers de Toliara et d'Antalaha (#22 et #2) ont été abandonnés lorsque la Coopération Française a déplacé son focus vers de nouveaux sites établis en 1999 et 2000. Toliara Côtier a fermé car un autre système de suivi dans la région se concentrait sur la pêche et la production de crevettes. De même, les observatoires d'Antsohihy et de Tsiroanomandidy (#1 et #6), financés par l'Union Européenne, ont été arrêtés en 2005 en raison d'un changement stratégique vers la sécurité alimentaire, entraînant de nouveaux observatoires dans les régions du sud. L'observatoire de Bekily (#24) a été fermé après la fin d'un projet de sécurité alimentaire de la coopération allemande. Le site d'Antsirabe (#10) a suspendu ses
activités en raison du retrait progressif de la coopération norvégienne, mais a été réactivé en raison de l'intérêt du Ministère de l'Agriculture pour son système agro-pastoral. La production de riz est restée une priorité stratégique majeure pour Madagascar, de sorte que les observatoires se concentrant sur les zones de production de riz, en particulier Alaotra (#5) et Marovoay (#3), ont été soutenus en continu. Des problèmes de gestion interne et des difficultés à maintenir un personnel compétent ont entraîné des interruptions sporadiques des opérations, comme ce fut le cas pour l'observatoire de Tsivory (#23).

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<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1: Localisation approximative et années de collecte des données des observatoires
(Source : auteurs). La figure est composée de deux panneaux. Le panneau de gauche affiche une carte de Madagascar avec des points colorés et numérotés correspondant aux emplacements des 26 observatoires. Le panneau de droite indique, pour chaque numéro, le nom de l'observatoire et les années d'enquête.</figcaption></figure>

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Les observatoires ruraux ont adopté une méthodologie visant à allier cohérence et innovation continue. Des enquêtes annuelles ont été menées à l'aide de questionnaires comportant des parties stables, qui sont restées en grande partie inchangées, assurant ainsi la continuité des données sur des variables clés au fil du temps. Cette approche a permis de suivre les ménages et de saisir les changements dans leurs conditions socioéconomiques ainsi que leurs réponses aux chocs externes et aux changements de politique. Au fil du temps, de nouveaux sujets ont été introduits et des questions existantes ont été enrichies pour s'adapter aux changements contextuels et aux défis émergents. Ces ajouts portaient sur des domaines clés tels que la disponibilité alimentaire et les pratiques alimentaires, en particulier pendant les périodes de soudure, l'exposition aux catastrophes naturelles, les dommages subis, les stratégies de reprise après les chocs, ainsi que l'accès aux services de base comme l'eau potable, les installations sanitaires, l'éducation ou les soins de santé. Cependant, l'enquête a dû faire face au défi de "l'inflation du questionnaire", car le désir d'ajouter de nouvelles variables sans retirer celles devenues absolètes a considérablement allongé la durée moyenne des entretiens au fil des années.
La méthodologie des OR combinait des méthodes quantitatives pour décrire les situations et une perspective qualitative pour les expliquer, offrant ainsi une vue d'ensemble complète des dynamiques rurales. En plus du questionnaire ménager, une enquête communautaire a été menée, impliquant des observations sur le terrain et des entretiens semi-structurés. Cette approche mixte produisait des informations générales sur la région et fournissait des perspectives structurelles et situationnelles sur divers aspects de la vie communautaire (campagnes agricoles, environnement social et culturel, santé, éducation, sécurité, soutien au développement et tarification des produits).

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<caption>**Figure 2 :** Principaux modules inclus dans les questionnaires des OR chaque année (Source : auteurs). Le graphique illustre la présence des modules d'enquête au fil des années de 1995 à 2015 : chaque point noir représente l'inclusion d'un module spécifique dans l'enquête pour cette année, tandis que l'absence de point indique que le module n'a pas été inclus.</caption>

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Au fil des années, le questionnaire de base des observatoires ruraux a été mis à jour par l'ajout de nouveaux modules et la suppression d'autres, comme illustré à la Figure 2. Par exemple, un module sur la gouvernance a été inclus depuis 2005 pour évaluer les expériences et perceptions de la population concernant l'efficacité des services publics (administration, hôpitaux, écoles, etc.) et l'insécurité. Un autre exemple est l'inclusion d'un module sur la santé maternelle et infantile en 2009. Ce module a été commandé par des bailleurs de fonds dans le contexte d'une grande crise politique qui a paralysé le système national d'information

<figure><img src="image_4.png" /></figure>
155 sanitaire. Il n'a pas été maintenu dans les années suivantes. Comparé aux enquêtes spécifiques
156 sur la santé, telles que l'Enquête Démographique et de Santé, le module comprenait
157 seulement des questions de base sur la prévalence de la diarrhée, de la toux et de la fièvre,
158 ainsi que l'accès aux soins de santé. Un autre module sur la sécurité alimentaire, administré
159 tout au long de la période, inclut également des informations pertinentes sur les déterminants
160 de la santé, tels que la quantité, la qualité et la diversité des aliments. En ce qui concerne les
161 événements démographiques, les naissances vivantes ont été enregistrées dès le début au
162 sein de la liste des membres du ménage. Cependant, les données sur les décès et les
163 migrations ont été collectées seulement à partir de 2005, parmi la section enregistrant les
164 raisons du départ des membres du ménage.

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166 Des évaluations rétrospectives des coûts des observatoires ruraux dans les années 1990 et 2000 ont été rapportées. Nous avons consolidé ces informations et les avons complétées avec des comptes plus récents. Pour assurer la comparabilité avec les valeurs de 2023, les prix historiques ont été ajustés pour tenir compte de l'inflation et du taux de change moyen entre les années d'enquête respectives et 2023. Ainsi, nous constatons que les coûts typiques de la collecte des données, exprimés en valeur 2023, varient de 25 à 50 € par ménage enquêté. Ces coûts varient en fonction de plusieurs facteurs, tels que l'éloignement et l'accessibilité des sites, la disponibilité des transports publics, la restauration et l'hébergement, ainsi que le fait que l'observatoire soit nouveau ou non. Ces chiffres n'incluent pas les coûts associés aux activités en amont, telles que la conception méthodologique, ni aux tâches en aval, telles que le nettoyage, l'analyse et la diffusion des données.

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178 Au fil des ans, les données des observatoires ruraux ont joué un rôle important dans diverses études académiques, formulations de politiques et projets de développement. Le jeu de données inclut une base de données bibliographique de 120 références, qui fournit un large aperçu des travaux dérivés de ces données. Les observatoires ruraux ont principalement servi d'instrument national pour le suivi des changements en milieu rural et des conditions de vie des ménages ruraux, améliorant ainsi les systèmes d'information ruraux. Des chercheurs de diverses disciplines, dont la sociologie, l'économie et l'agronomie, ont utilisé les données des observatoires ruraux avec des méthodologies qualitatives et quantitatives. Ces études couvrent un éventail de sujets tels que la dynamique de la pauvreté et la vulnérabilité, les structures familiales et la sécurité alimentaire, et l'impact des chocs climatiques et des politiques agricoles. En outre, des études sur les chaînes de valeur agricoles et les marchés offrent des perspectives sur les défis et opportunités auxquels sont confrontés les agriculteurs malgaches. En général, les analyses montrent que les ménages ruraux à Madagascar sont très pauvres, disposent de peu de marge de manœuvre et sont très vulnérables aux chocs économiques ou climatiques.

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194 La longévité et la méthodologie cohérente des OR les rendent uniques parmi les expériences de panels de ménages. Néanmoins, comme pour tout dispositif d'enquête, les OR ont rencontré des défis, notamment en matière de mesure et d'échantillonnage, auxquels des améliorations méthodologiques ont été apportées au fil du temps.

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201 Dans un pays comme Madagascar, où le système d'information statistique est défaillant, les enquêtes des observatoires ruraux (OR) présentaient plusieurs avantages qui expliquent leur longévité avant que les crises successives n'interrompent le processus. Elles étaient basées sur une organisation légère et modulaire, utilisant une méthodologie cohérente pour générer des économies d'échelle. Un contrôle rigoureux de la qualité était mis en œuvre à chaque étape, des superviseurs compétents étaient formés et les capacités institutionnelles renforcées. De
207 plus, les OR étaient intégrés dans le système national d'information statistique, et les résultats
208 étaient rapidement publiés et largement diffusés dans les médias.

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## Sélection des sites

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212 La sélection des emplacements des observatoires reposait sur une approche qualitative, faisant appel à l'expertise d'individus ayant une connaissance approfondie du terrain afin de refléter la diversité des situations rurales. En raison de la multiplicité des terrains et des climats, Madagascar dispose de divers écosystèmes agricoles. Les pratiques agricoles sont façonnées par la répartition ethnoculturelle de la population, soulignant la nécessité pour les politiques de développement rural de prendre en compte cette diversité. Un premier sous-ensemble de sites potentiels a été priorisé pour caractériser une large gamme de zones agroclimatiques, de systèmes de production, de densité de population, d'accessibilité et de structures de soutien. Ces sites potentiels ont ensuite été corrélés avec des indicateurs de développement reflétant leurs conditions économiques et sociales. Le choix a également été guidé par les intérêts des bailleurs de fonds opérant dans une région donnée. Les emplacements des observatoires ont été choisis dans chaque catégorie pour constituer un portefeuille varié. Chacun des 26 observatoires se composait d'au moins deux sites, hameaux ou villages, sélectionnés stratégiquement pour saisir la diversité locale. Cette approche visait à fournir une compréhension approfondie des nombreuses facettes du paysage rural.

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228 Les Tableaux 1 et 2 présentent la diversité des zones agricoles et climatiques couvertes par les OR, reflétant la riche variété écologique du pays. Les observatoires couvrent des zones allant des régions arides et semi-arides, où prédominent les cultures sèches (maïs, tubercules) et l'élevage pastoral avec quelques périmètres rizicoles irrigués, aux zones tropicales humides où la culture du riz, la pêche et un mélange de cultures de subsistance et de rente telles que la vanille, le café et les clous de girofle prospèrent. Ce réseau capture la dynamique des différentes pratiques agricoles et des défis climatiques, et traite des problèmes régionaux uniques tels que l'insécurité alimentaire, les conflits fonciers et l'exposition aux cyclones.

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237 Nous illustrons cette hétérogénéité en décrivant les quatre premiers observatoires établis en 1995. L'observatoire de Toliara (#22 sur la Figure 1) est situé sur le plateau côtier Mahafaly, dans la province de Toliara, une zone aride et isolée à faible densité de population. Cet observatoire présentait un intérêt particulier en raison de son enclavement, problème représentatif d'une grande partie du Madagascar rural (territoire et population). Cependant, il fait également partie d'un système d'échanges régional. De plus, la coexistence de deux groupes ethniques, les Vezo, qui dépendent de la pêche, et les Tanalana, qui sont des éleveurs, est un autre avantage, car ces deux populations ont des systèmes de production différents mais complémentaires. Les deux villages sélectionnés, Beheloka et Itampolo, faisaient également face à des conditions de vie primitives, au manque d'eau potable et à des services publics réduits. La région était sujette à des précipitations faibles et irrégulières, entraînant des sécheresses fréquentes et des pertes de récoltes.

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250 L'observatoire d'Antalaha (#2), situé sur la côte nord-est, était caractérisé par la production à grande échelle de produits d'exportation traditionnels : vanille, café, poivre et clous de girofle.
251 L'observatoire suivait les réponses des producteurs à la libéralisation du commerce de la vanille. Les trois villages sélectionnés, Maromandia, Tampolo et Ambohitralalana, représentent différents niveaux d'enclavement.

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256 L'observatoire de Vakinankaratra (#10) à Antsirabe, situé sur le plateau central de Madagascar, mettait en lumière les défis auxquels sont confrontées les petites exploitations familiales qui s'engagent principalement dans la culture du riz, mais connaissent une pénurie de riz. Le
plateau central est la région la plus densément peuplée de Madagascar, et les paysans ont développé un système de culture diversifié pour maximiser le potentiel du paysage varié. Cet observatoire est caractérisé par un système de production dans lequel la culture du riz irrigué joue un rôle central. La polyculture et la polyactivité sont d'autres caractéristiques importantes (élevage laitier, cultures fruitières, artisanat, production de charbon de bois). De plus, les flux migratoires saisonniers, les établissements permanents en périphérie des hautes terres et les zones moins densément peuplées contribuent à la complexité de la région. Deux villages ont été sélectionnés pour refléter la diversité régionale : Ambatomena, une ancienne zone d'établissement, et Vinany, un établissement créé par des migrants d'autres régions.

L'observatoire de Marovoay (#3), dans la plaine du Bas-Betsiboka, était une importante zone de culture du riz et appartenait à l'un des grands périmètres irrigués construits au début du XXe siècle¹⁶. Cette région était principalement peuplée de migrants de plusieurs régions à la recherche d'un emploi salarié et de terres. Une grande variété de communautés pouvait être trouvée sur la plaine de Marovoay. La population est jeune, et l'activité principale est l'agriculture, presque tous les ménages ayant une activité secondaire, souvent liée à l'agriculture ou à la pêche. Les agriculteurs sont fortement intégrés dans l'économie de marché. Cette région était connue pour ses rizières productives, et certaines variétés de riz étaient même exportées vers l'Europe jusqu'aux années 1970. Elle a rencontré des difficultés pendant la période socialiste et la crise des années 1980, ce qui a poussé les agriculteurs locaux à s'adapter par des stratégies de repli ou de diversification. Deux villages ont été sélectionnés en 1995 : Ampijoroa et Maroala.

Comme indiqué à la Figure 1, l'accent mis sur Toliara s'est déplacé vers un autre emplacement au début des années 2000 (#22 à #21), et l'observatoire d'Antalaha (#2) a été abandonné en 2004. La limitation initiale à quatre observatoires était due à des contraintes de ressources et à la nature expérimentale du projet. Le nombre d'observatoires s'est élargi au cours des années 2000, influencé par les intérêts opérationnels des bailleurs de fonds des OR, tout en cherchant à maintenir un niveau de diversité similaire à celui illustré ci-dessus.

<table><thead><tr><td>Nom et numéro sur la Figure 1</td><td>Principales caractéristiques</td></tr></thead><tbody><tr><td>Alaotra #5</td><td>Intermediate plateau, one of Madagascar's main rice baskets.</td></tr><tr><td>Ambohimahasoa #15</td><td>Tropical highland climate, relatively warm and humid, irrigated rice cultivation, fish farming, some livestock.</td></tr><tr><td>Ambovombe #26</td><td>Semi-arid region, frequent droughts, recurrent food insecurity, agro-pastoral system in which zebu plays a central role.</td></tr><tr><td>Antalaha #2</td><td>Family farming with production of rice for family consumption and cash crops (vanilla, coffee, pepper, and cloves).</td></tr><tr><td>Antsirabe #10</td><td>Small family farming on highlands, tropical highland climate, high.</td></tr><tr><td>Antsohihy #1</td><td>Diversified agriculture in a semi-humid tropical environment, large rice-growing plains but very isolated region.</td></tr><tr><td>Bekily #24</td><td>Significant local conflicts and diverse agriculture (rice, maize, peanuts, potatoes, vegetable gardening).</td></tr><tr><td>Farafangana #20</td><td>Tropical humid climate. Subsistence farming, cash crops (coffee, pepper, cloves), high cyclonic risk.</td></tr><tr><td>Fenerive East #4</td><td>Humid tropical zone, rice cultivation and cash crops (cloves, vanilla, etc.), high cyclonic risk and fluctuations of cash crops prices on the global market.</td></tr><tr><td>Fianarantsoa #16</td><td>High-altitude tropical climate, rice cultivation, off-season crops, small livestock farming.</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 2: Description of Observatories (Source: authors).</caption><tr><td>Ihosy #18</td><td>Tropical highland climate. Some industrial crops (sugar and tobacco), livestock. Affected by fires and deforestation.</td></tr><tr><td>Itasy #8</td><td>Central plateau, rich volcanic soils, diversified crops and large plains for rice cultivation, land tenure issues.</td></tr><tr><td>Mahanoro #11</td><td>Fishing, cash crops, tourism, high cyclonic risk.</td></tr><tr><td>Manakara #17</td><td>Hot and humid tropical climate, cyclones, particularly diverse agricultural production, fishing activities.</td></tr><tr><td>Manandriana #12</td><td>Tropical highland climate. Low-yield rice areas, complementary subsistence crops.</td></tr><tr><td>Manjakandriana #7</td><td>Diverse agriculture (rice, potatoes, cassava, taro, sweet potatoes, beans, peas) and cattle farming. Tropical highland climate.</td></tr><tr><td>Marovoay #3</td><td>Large irrigated rice farming area in plains, dry tropical climate.</td></tr><tr><td>Menabe-Belo #9</td><td>Semi-arid tropical climate with short rainy season, pastoral system and irrigated agriculture, fishing, water scarcity.</td></tr><tr><td>Menabe North-East #14</td><td>Tropical climate with a dry season, insecurity (cattle theft), rice cultivation, legume production for export, fish farming.</td></tr><tr><td>Morondava #13</td><td>Semi-arid tropical climate, affected by bushfires, deforestation, erosion, agriculture (mainly irrigated rice), livestock farming.</td></tr><tr><td>Tanandava #19</td><td>Former area of administered production of cotton and rice. Hot climate with short rainy season.</td></tr><tr><td>Tolanaro #25</td><td>Increasing maize cultivation competing with rice, significant coffee production, intermediate climatic zone.</td></tr><tr><td>Toliara coastal #22</td><td>Fishermen and agro-pastoralists in an arid and isolated region.</td></tr><tr><td>Toliara North #21</td><td>Relatively developed agriculture (rice, cassava, maize, sugarcane) despite a dry climate outside the rainy season.</td></tr><tr><td>Tsiroanomandidy #6</td><td>Area of recent migration, young population, land issues, persistent insecurity due to armed cattle thieves.</td></tr><tr><td>Tsivory #23</td><td>Fertile but isolated region, periodic droughts, irrigated rice cultivation, vegetable crops.</td></tr></table>

Une enquête ménages en panel

Pour chaque observatoire, une enquête annuelle, stratifiée, à deux degrés, a été menée auprès des ménages. L'enquête adoptait le format d'une étude de panel, avec un échantillon de ménages cohérent d'une année à l'autre. Lors de la première enquête annuelle réalisée l'année de la création de chaque observatoire, au moins 500 ménages situés dans un minimum de deux sites ont été sélectionnés. Dans les petites localités, l'échantillon pouvait inclure tous les ménages de la localité, tandis que dans les zones plus peuplées, les ménages de l'échantillon étaient tirés au sort à partir d'un dénombrement complet de tous les ménages de la localité. Le cadre de l'échantillon était constitué au début de chaque enquête annuelle pour identifier les ménages ayant participé l'année précédente et, le cas échéant, déterminer les raisons de l'attrition des ménages (décès, déménagement, refus de répondre). Ainsi, l'enquête pouvait prendre en compte les changements de population d'une année sur l'autre, tels que les ménages qui déménageaient et les nouveaux ménages qui se formaient. Pour maintenir une taille d'échantillon constante de 500 ménages pour chaque observatoire et assurer la représentativité de l'échantillon, les ménages qui avaient déménagé étaient remplacés par de nouveaux ménages tirés au sort. Ces nouveaux ménages étaient issus des villages déjà couverts par l'enquête si leur population globale n'était initialement pas totalement incluse, ou de villages voisins dans le cas contraire.
310 L'unité d'observation pour les observatoires ruraux est le ménage, et non l'exploitation agricole comme dans les enquêtes agricoles traditionnelles. Cette approche permettait de couvrir de manière exhaustive toutes les activités entreprises par chaque individu et d'établir une distinction cruciale, mais souvent floue, entre la sphère rurale et le domaine agricole. Bien que la plupart des ménages ruraux s'engagent dans des activités telles que la culture, l'élevage ou la pêche, d'autres poursuivent des occupations telles que l'artisanat, le commerce, la vente au détail ou le travail salarié. Certains ménages combinent des activités agricoles et non agricoles. De plus, au sein de chaque ménage, une distinction était faite entre l'activité principale, qui contribue le plus aux revenus et consomme la majeure partie du temps de travail, et les activités secondaires. Il est courant que les ménages participent à plusieurs activités génératrices de revenus, et leur survie dépend souvent de cette diversification. De même, cette approche permet d'inclure les revenus de transfert provenant de membres de la famille engagés dans une migration à long terme (plus de six mois), mais dont les contributions permettent au ménage de poursuivre son activité agricole. Ainsi, se concentrer sur les ménages permet d'évaluer les activités secondaires, les revenus de transfert et d'identifier la population active occupant des emplois ne relevant pas nécessairement du secteur agricole.

327 La collecte des données reposait sur les déclarations des chefs de ménage et de leurs partenaires, qui répondaient à des questions qualitatives et quantitatives. Dans ce système, l'étendue des terres cultivées, les volumes de production agricole et les quantités vendues étaient déterminés sur la base des connaissances et des souvenirs des producteurs. L'enquête reposait sur un questionnaire complet conçu pour capturer la nature multidimensionnelle de l'environnement rural, englobant diverses cultures, le bétail, ainsi que des activités agricoles et non agricoles. Le questionnaire comprenait une section générale cohérente, utilisée chaque année par tous les observatoires, mais aussi des sections spéciales adaptées à des observatoires ou à des thèmes spécifiques, tels que la culture de la vanille ou la pêche, ou des sujets mis en lumière comme l'éducation, les rôles de genre dans les tâches ménagères, la migration, etc. La section générale portait principalement sur des données socioéconomiques, y compris le niveau de vie des ménages, l'éducation des enfants et la sécurité alimentaire, ainsi que les sources de revenus, les prix, les quantités commercialisées ou consommées, et les facteurs de production agricole, offrant une vue d'ensemble holistique des conditions et des stratégies de subsistance rurales.

343 La méthodologie des OR se distingue de deux manières principales des autres observatoires de population répandus en Afrique, tels que le Health and Demographic Surveillance System (HDSS). Premièrement, les OR visent à collecter des informations sur les facteurs socioéconomiques et les activités agricoles, tandis que le HDSS se concentre principalement sur les données démographiques et les événements de santé. Deuxièmement, la stratégie d'échantillonnage est significativement différente : les OR sélectionnent au hasard un échantillon de 500 ménages par observatoire, tandis que le HDSS collecte des informations auprès de l'ensemble du recensement d'une population géographiquement définie¹⁷. Néanmoins, les OR et le HDSS font face à une limitation similaire en raison de la nature longitudinale de leurs données : le défi éthique de suivre de manière répétée les ménages de l'échantillon sur une longue période.

355 **Organisation des équipes**

357 La réalisation d'enquêtes dans des lieux dispersés à travers Madagascar, en particulier dans des zones isolées, posait des défis logistiques importants. L'équipe de collecte de chaque observatoire était composée de deux à trois superviseurs, de dix à douze enquêteurs et d'un chauffeur. Le superviseur principal de chaque observatoire, ayant une formation en
362 statistiques et une expérience des enquêtes, était épaulé par un ou deux superviseurs adjoints
363 ayant des connaissances en économie, en sciences agricoles ou en géographie. Leur présence
364 continue dans les villages pendant les périodes d'enquête était cruciale pour une collecte de
365 données efficace et fiable.

366
367 Pour favoriser une communication efficace, certains superviseurs et enquêteurs étaient
368 recrutés localement sur chaque site d'observatoire, garantissant leur familiarité avec les
369 coutumes locales, les langues régionales et les pratiques. Cependant, les enquêteurs n'étaient
370 jamais affectés à leur village natal afin de maintenir la confidentialité. Compte tenu de la
371 nature temporaire de leurs rôles et de l'indisponibilité des mêmes membres de l'équipe
372 chaque année, des sessions annuelles de recrutement et de formation étaient essentielles.

373 Ces sessions, menées avec des organisations partenaires locales, comprenaient des processus
de sélection et une formation intensive axée sur les objectifs du questionnaire, le travail
d'équipe et l'engagement auprès des ménages. Les superviseurs étaient formés en premier,
375 suivis des enquêteurs qui étaient formés par les superviseurs. Chaque session de formation se
376 terminait par une enquête test sur le terrain.
377

378
379 Avant de commencer l'enquête réelle, les enquêteurs passaient par une "phase d'intégration"
380 de quelques jours dans les villages assignés. Au cours de cette phase, ils se liaient avec les
381 autorités administratives et traditionnelles locales, souvent en présentant les résultats des
382 enquêtes précédentes. L'équipe compilait ou mettait à jour le cadre de l'échantillon et, si
383 nécessaire, sélectionnait au hasard les ménages pour remplacer ceux qui étaient absents.

384 Cette période permettait également aux enquêteurs de se familiariser avec les unités de
385 mesure locales, de les convertir en unités standards, de dresser l'inventaire des cultures
386 produites dans le village et d'habituer les villageois à la présence des enquêteurs.
387

388 Phasage de la mise en œuvre
389

390
391 Le processus était divisé en trois phases s'étalant sur dix mois. La phase préparatoire, d'une
durée de deux à trois mois, idéalement entre avril et juillet, impliquait l'équipe de coordination
392 des OR qui raffinait les sections générales et spécifiques du questionnaire. Ils mettaient
393 également à jour les manuels d'utilisation, les documents techniques pour la collecte de
394 données et les prévisions budgétaires. Les superviseurs assemblaient des kits essentiels pour
395 les enquêteurs de terrain contenant des outils de cuisine, du matériel de camping et des
396 matériels de collecte de données. Une session de formation unifiée de dix jours était organisée
397 pour tous les superviseurs afin d'assurer la cohérence des méthodologies, des concepts et des
398 pratiques de collecte de données entre tous les observatoires.
399

400
401 La phase de terrain nécessitait environ un mois pour chaque observatoire, à des périodes
adaptées au contexte local. Elle consistait à remplir et vérifier les questionnaires au moyen
402 d'entretiens avec les ménages sélectionnés. Avant de partir pour leurs sites d'enquête, les
403 enquêteurs recrutés, environ dix pour chaque observatoire, suivaient une formation d'une
404 semaine. Les superviseurs, qui étaient en fin de compte responsables de l'exactitude des
405 questionnaires remplis, les accompagnaient et effectuaient les premiers tests de cohérence
406 sur les données collectées. Cette phase était souvent divisée, les observatoires étant abordés
407 en groupes, en fonction des variations des calendriers agricoles, ainsi que des contraintes liées
408 aux ressources humaines et logistiques.
409

410
411 La phase de saisie, validation et analyse des données comprenait des actions mises en œuvre
de juin à janvier. Les enquêtes étaient menées en fonction du calendrier agricole pour
412 minimiser les perturbations dans les moyens de subsistance des ménages ruraux et pour
413 visiter les villages pendant les périodes moins intensives en travail. Compte tenu de la variation
414 du calendrier agricole entre les zones agroclimatiques, les enquêtes étaient menées sur une
415 période prolongée. Avant la première collecte de données, la production du masque de saisie,
416 le programme de division et de fusion des fichiers de données et le programme de test de
417 cohérence étaient achevés. Les données des premiers observatoires à être enquêtés étaient
418 saisies avant le début de la collecte de données dans les observatoires avec des calendriers
419 agricoles plus tardifs.

420

## Harmonisation des mesures

422

423 Le choix des unités de mesure posait une question méthodologique. Parmi la population
424 paysanne, les unités utilisées pour mesurer les surfaces, les poids et les volumes ne sont pas
425 standardisées et varient d'un village à l'autre. Demander aux paysans et aux pêcheurs de
426 répondre en unités standards, c'est-à-dire en kilogrammes, litres ou hectares, était le moyen
427 le plus sûr de perdre le contact avec la réalité. Ainsi, les OR ont adopté des "mesures
428 paysannes" qui variaient d'un observatoire à l'autre selon les pratiques agricoles, et portaient
429 des noms différents dans les langues régionales. Les quantités de production étaient mesurées
430 en unités telles que *daba* ou *vata* (bidons d'huile), *zinga* (un type de récipient métallique pour
431 boire), *sobika* (paniers) ou charrettes. La superficie des rizières pouvait être quantifiée en
432 fonction du nombre de repiqueurs, des quantités de semences, de *kipa* (le nombre de semis à
433 planter), ou de charrettes de bottes de riz récoltées dans le champ. Ces unités de mesure
434 locales étaient identifiées dans chaque village et converties en poids et mesures standards. Ce
435 processus de conversion devait être effectué séparément pour chaque village en raison des
436 variations dans la signification d'un même nom selon les lieux (par exemple, les bidons ou
437 *daba* contiennent des volumes différents de liquide), et de l'absence de standardisation des
438 "mesures paysannes" entre les villages. Après chaque entretien complet, le superviseur de
439 l'enquête examinait le questionnaire et convertissait les "mesures paysannes" recueillies en
440 poids et mesures standards. Cela permettait de réduire les erreurs de mesure courantes dans
441 les enquêtes sur les ménages ruraux.

442

## Ethique

443

444

445 L'étude a été approuvée par l'Institut National de la Statistique de Madagascar (INSTAT) et
446 menée en collaboration avec l'INSTAT et le Ministère de l'Agriculture, garantissant la
447 conformité avec les réglementations statistiques nationales et les décisions de l'administration
448 publique. Ces institutions sont les autorités légitimes responsables de l'autorisation, de
449 l'administration et de l'examen des grandes enquêtes dans le pays.

450

451 Au début de chaque entretien, un consentement éclairé a été obtenu oralement de chaque
452 répondant. Les répondants ont accepté que leurs données soient utilisées à des fins de
453 politique publique et de recherche, à condition que leur anonymat soit préservé. Si le
454 consentement n'était pas accordé, l'entretien ne se poursuivait pas et un ménage de
455 remplacement était sélectionné. Aucun mineur n'a été interrogé. Pour s'assurer que les
456 répondants soient pleinement informés de l'objectif des observatoires ruraux, l'un des
457 principes clés du système est la présentation systématique des résultats des enquêtes dès
458 qu'ils deviennent disponibles dans les villages concernés. En même temps, ce principe de
459 diffusion auprès de la population enquêtée garantit qu'elle bénéficie des observatoires ruraux
460 et dispose des informations nécessaires pour faire face aux difficultés ou faire entendre sa
461 voix.

462

463 Plusieurs mesures ont été mises en place pour protéger les données des participants. Les
464 identifiants directs ont été supprimés et remplacés par des alias séquentiels, pseudonymisant
465 ainsi les données. Les identifiants indirects (par exemple, nom du village, âge, sexe, activité
466 professionnelle) restent dans le jeu de données, permettant théoriquement une
467 réidentification par une personne ayant une connaissance préalable des ménages. Cependant,
468 étant donné la faible pénétration des technologies de l'information et des systèmes
469 administratifs dans ces zones rurales, le risque de réidentification est minimal.

470
471 Pour renforcer la confidentialité, les données sont disponibles sous un accord d'utilisation des données qui exige des utilisateurs qu'ils respectent des règles strictes de confidentialité, interdit les tentatives de réidentification des participants et impose la destruction des données après la conclusion du projet. L'accès aux microdonnées nécessite une déclaration de confidentialité, garantissant que seuls les chercheurs autorisés et ayant des objectifs légitimes puissent accéder aux données. La pseudonymisation des données, ainsi que leur dépôt dans le référentiel DataSuds, est couverte par une déclaration formelle (identifiant #202) dans le registre de traitement des données personnelles de l'IRD, en conformité avec le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), qui régit l'IRD en tant que responsable du traitement des données.

481
482 Data Records
483

484 L'ensemble comprend deux jeux de données et un dépôt de code source¹⁸. La raison d'avoir 485 deux jeux de données distincts est d'assurer que les métadonnées et la documentation des 486 observatoires ruraux soient librement accessibles, tout en répondant aux préoccupations de 487 confidentialité liées aux données brutes des enquêtes auprès des ménages. Tous les 488 identifiants directs ont été supprimés des données brutes, mais elles contiennent des 489 informations détaillées sur la composition des ménages, les revenus, les dépenses et les actifs 490 ainsi que l'âge, le sexe, l'éducation et les activités des individus. Ce niveau de détail pose un 491 risque de réidentification de personnes spécifiques. Pour atténuer ce risque et protéger la 492 confidentialité des informations sensibles, les données brutes des enquêtes auprès des 493 ménages sont stockées séparément dans leur propre jeu de données. 494

<table><thead><tr><td>Nom et localisation</td><td>Description du contenu</td><td>Format</td></tr></thead><tbody><tr><td>Metadonnées et documentation</td><td>- Catalogue des données<br/>- Matériel méthodologique des OR : manuels des enquêteurs, questionnaires et autres documents techniques<br/>- Liste complète des publications produites à partir des données des OR<br/>- Publications du projet OR qui ne sont pas autrement accessibles</td><td>- xlsx et tab<br/>- txt<br/>- pdf<br/>- bibtex et pdf<br/>- pdf</td></tr><tr><td>Données brutes des ménages</td><td>- Catalogue des données<br/>- Un dossier par année comprenant :<br/>o Composition des ménages, conditions de logement, possession d'actifs, tenure foncière, nutrition, sécurité alimentaire, revenus et dépenses.<br/>o Caractéristiques individuelles des membres du ménage : sexe, âge, éducation<br/>o Activités des membres du ménage (avec une analyse approfondie des pratiques agricoles) et finances</td><td>- xlsx et tab<br/>- Toutes les données brutes sont fournies en deux versions :<br/>o Format propriétaire original (Stata)<br/>o Format ouvert (tsv)</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 3: Tableau 3 : Contenu des fichiers de données (Source : auteurs). Les formats sont abrégés dans le tableau comme suit : valeurs séparées par tabulation (tsv), feuille de calcul Excel Open XML (xlsx) et format de document portable (pdf).</caption><tr><td></td><td>o Données annuelles ou régionales supplémentaires recueillies dans des modules spécifiques (ex. pêche, production de vanille, catastrophes naturelles, hygiène, pratiques périnatales...)</td><td></td></tr><tr><td>Dépôt avec le code source</td><td>- Chaîne de traitement pour cataloguer les données et évaluer leur qualité, enrichir leurs métadonnées et leur format<br/>- Chaîne de traitement de pseudonymisation des données<br/>- Chaîne de traitement pour géolocaliser les données brutes au niveau des villages en se basant sur les toponymes</td><td>Notebooks au format Quarto contenant du texte en markdown et des sections de code en R pour le traitement des données</td></tr></table>

Les deux ensembles de données sont hébergés sur la plateforme DataSuds. Il s'agit d'une instance du logiciel de dépôt de données de recherche open source Dataverse. Elle a été créée et est administrée par l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD) pour fournir aux partenaires de recherche des pays en développement une infrastructure pour la science ouverte.

Le code source est maintenu dans un dépôt GitHub. Les auteurs peuvent apporter des améliorations et des compléments au code source. Chaque version du code source est versionnée, permettant aux utilisateurs de récupérer l'état du code source au moment de la validation, tel qu'inclus dans le Tableau 3.

## Validation technique

Cette section décrit les processus et les méthodologies employés dans les observatoires ruraux pour garantir des niveaux exigeants de qualité des données. De plus, nous fournissons une évaluation rétrospective de l'attrition des panels, un aspect essentiel des études longitudinales.

### Processus de collecte des données

Dès le début de la collecte des données en 1995, des mesures ont été mises en place à chaque étape du processus d'enquête pour garantir la fiabilité des données recueillies. Les OR ont été créés durant une période caractérisée par la multiplication des observatoires dans les pays en développement, souvent employant des approches multidisciplinaires pour mettre en œuvre des monographies thématiques¹⁹. Cependant, ces initiatives manquaient souvent de données longitudinales fiables adaptées à l'analyse quantitative. En revanche, les observatoires à Madagascar ont été établis dès le début avec un accent clair sur l'expertise économique et statistique, faisant de la production de séries de données cohérentes la principale priorité. Bien que des chercheurs de diverses disciplines, telles que la géographie, l'économie et l'anthropologie, aient contribué aux OR, le projet a toujours mis l'accent sur les meilleures pratiques en matière de gestion des enquêtes, en particulier en ce qui concerne l'échantillonnage, le contrôle de la qualité et l'analyse des données.
531 Le contrôle de la qualité pendant la collecte des données d'enquête était primordial. Chaque enquêteur était limité à trois entretiens ménagers par jour, évitant la précipitation et assurant une collecte de données complète. Ces entretiens, impliquant généralement le chef de ménage et son partenaire, duraient environ deux heures. À la fin de chaque journée, les enquêteurs remettaient les questionnaires complétés à leur superviseur, qui attribuait de nouveaux entretiens et menait des opérations quotidiennes, y compris l'organisation des horaires de travail et la validation des questionnaires. Les superviseurs traitaient activement les erreurs ou les réponses ambiguës et effectuaient des vérifications de cohérence entre les éléments du questionnaire. Cette surveillance étroite, facilitée par la concentration des entretiens dans une zone limitée, était unique et cruciale pour maintenir la qualité des données dans des conditions rurales difficiles. La présence continue des enquêteurs dans les villages pendant les périodes d'enquête, associée à l'implication active des superviseurs à toutes les étapes du travail de terrain, de l'organisation au traitement des données, caractérisait ce réseau. Cette caractéristique distingue les OR des autres enquêtes rurales, où les enquêteurs et superviseurs temporaires sont souvent moins intégrés au flux de travail. Pendant la période d'enquête, en particulier aux débuts et aux étapes intermédiaires, un chercheur soutenait l'équipe pour améliorer la qualité de la collecte des données.

549 De plus, des tests de validation étaient périodiquement menés pour assurer l'exactitude des données. Par exemple, en 1996, un test a comparé les superficies mesurées des champs avec la superficie déclarée lors des entretiens auprès d'un sous-ensemble de ménages. Ce test tend à confirmer l'absence de biais systématique dans les déclarations des interviewés, indiquant un équilibre dans les inexactitudes éventuelles.

555 Attrition

557 Des niveaux significatifs d'attrition sont rapportés à partir des données des OR²⁰,²¹. Il est bien connu que de tels niveaux d'attrition sont courants dans toute enquête par panel de longue durée²². L'attrition a été largement étudiée et comprise par les experts en enquêtes. Il existe un consensus fort selon lequel, malgré ce phénomène, les données de panel sont utiles et nécessaires pour comprendre les dynamiques des niveaux de vie de la population²³. Le taux d'attrition est le pourcentage de ménages interrogés l'année précédente qui n'ont pas été réinterrogés l'année d'intérêt.

565
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3. Taux d'attrition dans les panels des OR par observatoire et année d'enquête (Source : données brutes des OR et calculs des auteurs). Cette carte de chaleur montre les taux d'attrition pour chaque observatoire au cours des années d'enquête de 1995 à 2015. L'axe vertical répertorie les observatoires, tandis que l'axe horizontal représente les années. Chaque carré à l'intersection d'un observatoire et d'une année d'enquête indique le taux d'attrition, avec un gradient de couleur variant du vert (0 % d'attrition) au rouge (100 % d'attrition). Le taux d'attrition pour chaque année est arrondi et affiché dans le carré correspondant. L'année de la première enquête pour chaque observatoire est marquée en gris, indiquant l'absence de données antérieures pour le calcul de l'attrition.</figcaption></figure>

La Figure 3 illustre le taux d'attrition par année et par observatoire. Les six cas de taux d'attrition annuels supérieurs à 75 % ont probablement été induits par des réaffectations des codes d'identification des ménages ou des déplacements des sites d'observatoire. Nous travaillons à concilier les anciennes et nouvelles identifications, et les futures mises à jour des ensembles de données incluront les codes correspondants lorsque cela sera possible. En excluant ces valeurs aberrantes, le taux d'attrition annuel moyen s'établit à 15 %, ce qui est conforme aux normes des pays en développement et entraîne un taux d'attrition cumulatif de 80 % sur dix ans. En 2005, une équipe de l'IRD a mené une enquête de suivi dans un village de l'observatoire de Marovoay (#3 sur la Figure 1), localisant avec succès 59 % des ménages ayant quitté l'étude²¹. Parmi ceux-ci, 35 % des ménages s'étaient scindés et 65 % avaient quitté le village. D'autres facteurs contribuant à l'attrition, bien que rarement observés par les membres des OR, incluent l'absence du ménage lors des visites des enquêteurs ou le refus de répondre à l'enquête. Néanmoins, il est important de noter que l'attrition peut introduire des biais, nécessitant une attention particulière dans l'analyse.

## Notes d'utilisation

L'accès à la documentation et aux métadonnées de l'enquête est ouvert, permettant à tout chercheur intéressé d'explorer le contenu des ensembles de données, le processus de
596 production et les matériels associés. Cependant, l'accès aux données brutes des enquêtes
597 nécessite que les chercheurs s'inscrivent, précisent l'objectif de l'accès aux données et
598 s'engagent à respecter les règles de confidentialité énoncées dans la licence d'utilisation
599 associée.

600
601 Compte tenu du nombre de variables et de cycles d'enquête, nous recommandons aux
602 utilisateurs d'utiliser le catalogue de données fourni sous forme de feuille de calcul dans la
603 documentation et les ensembles de données brutes. Le catalogue de données contient le nom
604 du fichier, le titre de la table, le nom de la variable, l'étiquette de la variable et les années
605 durant lesquelles cette variable est présente dans le jeu de données. La présence d'étiquettes
606 facilite la recherche d'informations pertinentes en utilisant la recherche en texte intégral.

607
608 Le dépôt GitHub associé à cet article sert d'annexe technique. Il fournit des ressources sous
deux formats : des notebooks en markdown avec des blocs de code R, et un rendu web. Le
609 rendu web est un rapport HTML comportant du texte formaté, du code source intégré (indenté
610 et surligné pour faciliter la lecture), des résultats d'analyse de données et des visualisations
611 associées. Cette configuration vise à être techniquement reproductible et didactiquement
612 conviviale pour les chercheurs explorant ces données. Le dépôt contient des instructions pour
613 reproduire toutes les figures de l'article et inclut un tutoriel sur la géoréférenciation des
614 données, utile pour divers types d'analyses.
615

616
617 Les utilisateurs sont invités à soumettre toute question ou commentaire concernant le code
618 source ou les données directement sur la page des issues du dépôt GitHub
619 (https://github.com/BETSAKA/Rural_obMadagascar/issues), plutôt que de contacter
620 l'auteur correspondant de l'article par e-mail. Cette approche favorise la transparence, car
621 toutes les questions et réponses sont accessibles publiquement et peuvent être consultées
622 par d'autres confrontés à des défis similaires. Elle aide également à construire une base de
623 connaissances collaborative qui profite à la communauté des utilisateurs.

624 Disponibilité du code

625 La pseudonymisation des données, la validation des données et les instructions pour la
626 géoréférenciation et l'analyse des données sont disponibles sur
627 https://github.com/BETSAKA/Rural_obMadagascar, sous la licence open source MIT. Ce
628 travail a utilisé R 4.3.1 pour l'environnement général de traitement des données²⁴, ainsi que
629 les packages suivants : *tidyverse* 2.0.0 pour la préparation et la visualisation des données²⁵,
630 *haven* 2.5.3 pour lire et convertir les fichiers au format *Stata*²⁶, *labelled* 2.12.0 pour générer le
631 catalogue de données²⁷, *sf* 1.0.14 pour la géoréférenciation des données spatiales²⁸, *stringdist*
632 0.9.10 pour la correspondance des toponymes et la pseudonymisation des données²⁹, et *tmap*
633 3.3.4 pour la visualisation des données spatiales³⁰.

634
635 Remerciements

636
637 Outre les auteurs de cet article, l'initiative des OR a été rendue possible grâce à l'aide et au
dévouement de nombreux collègues de l'IRD, de l'INSTAT, de l'Université d'Antananarivo et
638 d'autres institutions.

640
641 Les OR ont été financés par une variété de bailleurs de fonds et d'ONG au cours de la période
642 1995-2015 : Union européenne, coopération française, AFD, GTZ, Banque mondiale,
643 coopération suisse, Care, Rio Tinto et FIDA. Les efforts pour compléter la préparation des
644 microdonnées et de la documentation des OR en vue de leur publication, ainsi que
645 l'élaboration de ce descripteur de données, ont été soutenus par le projet BETSAKA (cofinancé
646 par la Banque de développement KfW et l'AFD via le programme PAIRES) et le projet d'observatoire DT3Ma Makay (financé par l'AFD). Les frais de golden open access pour le data paper en anglais ont été pris en charge par le Development Impact Lab de la Banque de développement KfW. Le soutien des organisations mentionnées ci-dessus n'implique pas leur approbation des interprétations présentées ici, et elles n'assument aucune responsabilité quant au contenu de cette publication ou des jeux de données associés.

652 Besides the authors of this paper, the ROS endeavor was made possible by the help and dedication of numerous colleagues at IRD, INSTAT, the University of Antananarivo and other institutions.

656 The ROS has been financially funded by a variety of donors and NGOs during the 1995-2015 period: European Union, French cooperation, AFD, GTZ, World Bank, Swiss cooperation, Care, and Rio Tinto, and IFAD.

660 Efforts to complete the preparation of ROS microdata and documentation for publication, along with the elaboration of this data descriptor, were supported by the BETSAKA project (cofunded by the KfW Development Bank and the French development agency AFD via the PAIRES Program) and the DT3Ma Makay Observatory project (funded by AFD).

664 The gold open access fee for this paper was supported by the Development Impact Lab of KfW Development Bank.

666 The support from the above-mentioned organizations does not imply their endorsement of the interpretations presented herein and they bear no responsibility for the content of this publication or for the associated dataset.

## 669 Author contributions

671 VSA : apurement et validation des données.

673 NA : administration et supervision des OR, investigation, apurement et validation des données.

674 FB : analyse formelle, logiciels (géolocalisation, pseudonymisation et formatage des données), visualisation et rédaction initiale du data paper.

676 ID : conceptualisation et conception méthodologique des OR, obtention de financement, administration, supervision, investigation et validation des OR.

678 JLD : organisation et investigation des OR.

679 JdM : apurement des données, rédaction initiale du data paper.

680 BNR : administration, supervision et apurement des données des OR.

681 RRafi : apurement et validation des données.

682 PR : obtention de financement, administration, supervision, investigation et validation des OR.

683 RRato : administration, supervision et investigation des OR.

684 LAOR : administration et supervision des OR, investigation, apurement et validation des données.

686 JDR : administration et supervision des OR, logiciels (configuration de la saisie des données), apurement et validation des données.

688 VR : administration et supervision des OR, investigation, apurement et validation des données.

689 MR : méthodologie et investigation.

690 BR : obtention de financement, administration, supervision, investigation et validation des OR.

691 FR : conceptualisation et conception méthodologique des OR, obtention de financement, administration, supervision, investigation et validation.

693 CSM : apurement et validation des données.

694 Tous les auteurs ont révisé et approuvé la version finale du manuscrit.

## 695 Competing interests

696 Les auteurs déclarent n'avoir aucun conflit d'intérêts.
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702 2. *World Development Report 2008: Agriculture for Development*. (World Bank, Washington DC).

704 3. Jerven, M. Random Growth in Africa? Lessons from an Evaluation of the Growth Evidence on Botswana, Kenya, Tanzania and Zambia, 1965–1995. *J. Dev. Stud.* **46**, 274–294 (2010).

706 4. Sandefur, J. & Glassman, A. L. The Political Economy of Bad Data: Evidence from African Survey & Administrative Statistics. Available SSRN 2466028 (2014).

708 5. Randall, S. & Coast, E. Poverty in African households: the limits of survey and census representations. *J. Dev. Stud.* **51**, 162–177 (2015).

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