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Timestamp: 2020-07-06 06:54:55+00:00
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Caractéristiques des quartiers et répartition de la criminalité sur l’île de Montréal | Montréal | Crimes
Caractéristiques des quartiers et répartition de la criminalité sur l’île de Montréal
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ISSN : 1707-5211
ISBN : 0-662-71889-5
Série de documents de recherche sur la criminalité et la justice
par Josée Savoie, Frédéric Bédard et Krista Collins, Statistique Canada
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Josée Savoie, Frédéric Bédard, Krista Collins,
Centre canadien de la statistique juridique Division de l’agriculture Division des méthodes d’enquêtes auprès des ménages
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N o 85-561-MIF2006007 au catalogue
ISSN 1707-5211
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Le Centre canadien de la statistique juridique (CCSJ) a produit le présent document de recherche avec le concours financier du Centre national de prévention du crime, au ministère de la Sécurité publique du Canada. Il remercie vivement le Service de police de Montréal et le service de l’urbanisme de cette municipalité pour leur aide dans la réalisation de cette étude.
Le présent rapport est le résultat d’une collaboration entre Statistique Canada, les membres de l’Entreprise nationale relative à la statistique juridique et des chercheurs universitaires. En particulier, les personnes suivantes ont consacré du temps et ont contribué par leurs connaissances spécialisées à la réalisation de ce projet : Holly Johnson (Université d’Ottawa), Valerie Pottie Bunge (Ministère de la Justice de la Nouvelle-Écosse), Lucie Léonard (Sécurité publique), Les Kennedy (Université Rutgers), Marnie Wallace et Mike Wisener (Statistique Canada). Enfin, les auteurs désirent remercier particulièrement Denise Carrière, Colleen Thomson et Danielle Baum pour leur travail indispensable de révision et de préparation du manuscrit.
Résultats Montréal en contexte La répartition de la criminalité sur l’île de Montréal La répartition de la criminalité en 2004 Les auteurs présumés des affaires criminelles en 2001 Caractéristiques et criminalité des quartiers
Méthodes Sources d’information Description des variables Géocodage
La présente étude porte sur la répartition de la criminalité sur l’île de Montréal et de diverses caractéristiques sociales, économiques et physiques de cette région. L’analyse est effectuée à partir des données du Recensement de 2001; des données sur la criminalité déclarées par la police dans le cadre du Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire; et de données sur l’utilisation du territoire de la Communauté métropolitaine de Montréal.
Les résultats appuient l’idée que la criminalité ne se produit pas au hasard dans les villes, mais qu’elle est liée à des facteurs démographiques, socioéconomiques et de l’utilisation du terrain. Les résultats de recherche concordent avec ceux d’autres recherches, notamment ceux relatifs à l’étude de Winnipeg (Fitzgerald, Wisener et Savoie, 2004) et de Regina (Wallace, Wisener et Collins, 2006, à paraître). En 2001, la répartition de la criminalité à Montréal se distinguait toutefois clairement de celle des autres villes canadiennes; la criminalité contre les biens affichait une forte concentration dans le centre-ville alors que la criminalité de violence se distribuait en plusieurs points sur le territoire.
Les résultats d’analyse bidimensionnelle font état de plusieurs différences entre les caractéristiques des quartiers à criminalité élevée et celles des quartiers à faible criminalité. Les résultats suggèrent que la criminalité est plus présente dans les quartiers dont les résidents ont moins accès aux ressources sociales et économiques. Ces quartiers sont caractérisés par une population plus défavorisée économiquement et comptent une proportion moindre de gens hautement scolarisés. Ces quartiers sont également plus susceptibles de comporter un plus grand nombre de célibataires, de familles monoparentales et d’immigrants récents. Ils affichent également une instabilité résidentielle accrue, un moins grand nombre de propriétaires occupant leur logement et une plus grande proportion de la population consacrant plus de 30 % de leur budget à l’habitation. Une utilisation du sol à vocation plus commerciale et multifamiliale est également notée dans les quartiers où sont déclarés les taux les plus élevés.
Lorsque l’on maintient constants tous les autres facteurs de l’étude, un nombre restreint de facteurs est lié à la variation du taux de criminalité à l’échelon des quartiers. L’ensemble des facteurs explicatifs observe une dynamique particulière selon qu’il s’agit de criminalité de violence ou de criminalité contre les biens. Toutefois, trois facteurs clés interviennent dans les deux types de criminalité : le faible revenu, la proportion de célibataires et l’utilisation du territoire à des fins commerciales.
L’étude démontre également que les personnes inculpées dans des affaires criminelles survenues en 2001 habitaient dans une très forte majorité sur l’île de Montréal. Les résultats révèlent que les distances parcourues par les inculpés sont relativement courtes. Les analyses indiquent que les trajets parcourus par les inculpés varient en fonction du type d’infraction, de l’âge de l’inculpé et de sa relation avec la victime. Ces résultats d’analyse concordent avec ceux d’autres pays, entre autres le Royaume-Uni et les États-Unis.
La présente étude constitue le deuxième examen des données de la criminalité effectué par Statistique Canada à l’aide de la technologie d’un système d’information géographique. Cette étude, qui a été financée par le Centre national de prévention du crime au ministère de la Sécurité publique du Canada, sert à examiner la répartition de la criminalité sur l’île de Montréal et les caractéristiques des trajets parcourus par les inculpés vers le lieu d’infraction en 2001. La cartographie de la criminalité offre une représentation visuelle de la concentration de la criminalité et des caractéristiques liées à cette dernière, et peut s’avérer un outil important dans l’élaboration et la mise en œuvre de stratégies pour combattre le crime.
L’ensemble des travaux en cartographie entrepris par le Centre canadien de la statistique juridique s’insère dans la foulée théorique de l’écologie criminelle, particulièrement celles de la désorganisation sociale et des opportunités criminelles. Depuis les années 1940, des études écologiques de la criminalité ont permis de constater que le crime n’est pas réparti également dans les villes, mais qu’il est souvent concentré dans certains quartiers, et que le trajet de l’auteur présumé vers la cible est relativement court et fortement influencé par les activités quotidiennes. Dans le contexte canadien, l’étude sur les caractéristiques des quartiers et de la répartition de la criminalité à Winnipeg (Fitzgerald, Wisener et Savoie, 2004) a permis d’illustrer que la criminalité dans cette ville était concentrée dans le centre-ville, qui occupe une proportion relativement petite de la superficie de la ville. Les résultats de l’étude de Winnipeg font également état d’importantes différences entre les caractéristiques des quartiers à criminalité élevée et celles des quartiers à faible criminalité. Par exemple, les quartiers affichant des taux de criminalité élevés étaient caractérisés par un accès réduit aux ressources socioéconomiques, une moins grande stabilité résidentielle, une densité de la population plus élevée et des modèles d’utilisation du terrain pouvant accroître les opportunités criminelles. Après avoir tenu compte de tous les autres facteurs, on a pu constater que le degré de désavantage socioéconomique des résidents d’un quartier était le facteur le plus étroitement lié aux plus forts taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens observés dans certains quartiers.
Cette deuxième étude présente une description et une explication des modèles spatiaux de la criminalité sur l’île de Montréal selon les caractéristiques sociales, économiques et physiques de ses différents quartiers. Une analyse descriptive du trajet des inculpés vers le lieu d’infraction réalisée en utilisant la technologie d’un système d’information géographique est présentée pour la première fois dans le contexte montréalais. Les questions abordées dans le cadre de la présente étude sont : Comment les affaires criminelles déclarées par la police se répartissent-elles entre les quartiers de la ville? Le taux de criminalité d’un quartier est-il lié à des facteurs propres à celuici, comme ses caractéristiques démographiques, socioéconomiques, du logement et de l’utilisation du terrain? Le taux de criminalité d’un quartier est-il influencé par les quartiers avoisinants? Quelles sont les
caractéristiques du trajet des inculpés vers le lieu d’infraction? Ces questions sont examinées à l’aide des données du Recensement de la population de 2001, des données du Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire (DUC 2) de 2001 et 2004 et des données sur l’utilisation du sol (2005) fournies par la Communauté métropolitaine de Montréal.
Cette étude fait appel à des données déclarées par la police, qui offrent une perspective particulière de la nature et de l’étendue de la criminalité, c’est-à-dire qu’elles ne tiennent compte que des crimes connus de la police. Nombreux sont les facteurs susceptibles d’influer sur les taux de crimes déclarés par la police, dont la disposition de la population à signaler les actes criminels à la police; la déclaration par la police des affaires dans le cadre du Programme de déclaration uniforme de la criminalité; et l’évolution des lois, des politiques ou des pratiques d’application de la loi.
Selon les données de l’Enquête sociale générale (ESG) de 2004 sur la victimisation, 34 % des incidents de victimisation à l’échelle nationale ont été signalés à la police en 2004. Plus précisément, 31 % des victimisations avec violence et 37 % des crimes contre le ménage ont été signalés à la police. Cette proportion varie dans l’ensemble du pays, le pourcentage d’incidents déclarés étant le plus élevé au Québec, soit 40 %. Les résidents de la RMR de Montréal ont déclaré les incidents à la police dans une même proportion. Les données recueillies par l’ESG ne sont cependant pas disponibles à l’échelon des quartiers, car la taille d’échantillon ne le permet pas.
Statistique Canada réalise le Recensement de la population tous les cinq ans, dont la dernière reprise a eu lieu en 2001. Pour obtenir la plus grande compatibilité possible entre les données sur les caractéristiques des quartiers du recensement et celles sur la criminalité, on a eu recours, dans la présente étude, aux données policières de 2001 et aux données censitaires de la même année.
Montréal en contexte
La série analytique « Tendances et conditions dans les régions métropolitaines de recensement » démontre, par l’entremise des données du recensement, que les 27 régions métropolitaines de recensement (RMR) diffèrent fortement les unes des autres en regard de nombreux indicateurs (Heisz, 2005). Montréal, deuxième plus grande RMR au pays, se distingue par ses caractéristiques économiques et sociales. Les stratégies et les politiques qui touchent les villes doivent tenir compte de cette diversité.
En 2001, la RMR de Montréal était la deuxième RMR en importance au pays; elle comptait 3 426 350 habitants. La population de la RMR de Montréal avait augmenté de 3 % depuis 1996 (99 903 habitants), une progression qui est similaire à la variation moyenne (4 %) des 26 autres RMR pendant la même période. En 2001, environ 47 % de la population québécoise vivait dans la RMR de Montréal. Cette RMR s’étend sur une superficie de 4 047 km 2 .
L’île de Montréal, qui est le territoire étudié, se situe à l’intérieur de la RMR correspondante et s’étend sur environ 500 km 2 . Son périmètre de 231,9 kilomètres circonscrit 521 quartiers ou SR (voir la définition dans l’encadré les secteurs de recensement et quartiers naturels). En 2001, la population résidentielle du territoire étudié s’élevait à 1 812 723 personnes. Ce territoire est entièrement desservi par le Service de police de Montréal, qui comptait en 2001, 4 082 policiers répartis dans 49 postes de quartiers.
À Montréal, l’utilisation du sol se répartit en gros de la façon suivante : 31 % en aires publiques (comprend les rues, voies ferrées, zones portuaires, aéroport, stationnements); 19 % en autres aires publiques (parcs, terrains de golf, zones vacantes, etc.); 17 % en logements unifamiliaux; 12 % en logements multifamiliaux et autres types de bâtiments résidentiels; 10 % en bâtiments industriels; 6 % en bâtiments institutionnels; et 5 % en bâtiments commerciaux.
Depuis le début des années 1990, la RMR de Montréal déclare des taux de criminalité agrégés qui affichent une tendance générale à la baisse, une diminution de 18 % entre 1991 et 2004. La figure 1 présente les taux de criminalité de Montréal et de l’ensemble du Canada de 1991 à 2004. Les taux de la RMR se situent légèrement sous la moyenne canadienne, à l’exception de 2004, où la RMR se classait légèrement au-dessus, avec 8 173 infractions au Code criminel pour 100 000 habitants, excluant les délits de la route. Au cours la période, la RMR de Toronto a enregistré des taux moins élevés et la RMR de Vancouver a enregistré des taux nettement supérieurs à ceux de la RMR de Montréal.
Taux de criminalité 1 dans les principales régions métropolitaines de recensement, Canada, 1991 à 2004
Les taux sont basés sur l'ensemble des infractions au Code criminel, excluant les infractions à la circulation.
Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité, 1991 à 2004.
Lors de l’ESG de 2004, les résidents de la RMR de Montréal ont déclaré des taux de victimisation parmi les plus faibles dans l’ensemble des RMR (Gannon et Mihorean, 2005), soit 64 incidents de violence pour 1 000 habitants de 15 ans et plus, 175 incidents de victimisation des ménages pour 1 000 ménages et 72 vols de biens personnels pour 1 000 habitants de 15 ans et plus. Les habitants des villes de Toronto (107, 222 et 107) et Vancouver (107, 462 et 136) ont déclaré des taux nettement supérieurs dans tous les types de victimisation.
Les catégories d’infractions considérées dans cette étude sont les crimes avec violence, les crimes contre les biens, les infractions relatives aux drogues, la prostitution, les infractions liées aux armes offensives et les infractions liées aux jeux et paris. En 2001, le Service de police de Montréal a enregistré près de 136 000 de ces infractions. Il s’agissait dans la vaste majorité des cas de crimes contre les biens (78 %), suivis des crimes avec violence (19 %) et des autres infractions (3 %), incluant la prostitution, les infractions relatives aux drogues, les infractions liées aux armes offensives et les infractions liées aux jeux et paris. Cette distribution est semblable à celle observée à l’échelon national (79 %, 17 % et 4 %). Les services de police de Toronto et Vancouver brossent une image légèrement différente; une proportion plus élevée d’infractions de violence (72 %, 24 %, 4 %) est présentée par le Service de police de Toronto, alors que le service de police de Vancouver présente une proportion moindre de ces infractions de violence (84 %, 11 % et 5 %).
La répartition de la criminalité sur l’île de Montréal
Bien qu’on ait déclaré des affaires dans 520 des 521 SR de l’île, un examen plus minutieux de la répartition des affaires permet de constater que la criminalité déclarée n’est pas distribuée uniformément sur l’île (tableau 1). La carte 1 indique la répartition spatiale des affaires criminelles sur l’île, où chaque point représente une affaire criminelle. Cette carte illustre une concentration d’affaires criminelles dans certains secteurs de l’île, par exemple le centre-ville, alors que dans d’autres secteurs, les
affaires criminelles sont très peu fréquentes. Cette carte illustre également un premier aspect de la relation entre la criminalité et l’utilisation du sol. En fait, certaines de ces zones peu peuplées d’infractions criminelles, telles que l’aéroport Pierre-Elliot- Trudeau et les industries pétrolières dans l’est de l’île, sont des territoires peu accessibles et même, dans certains cas, à accès contrôlé.
Tableau 1A Nombre et taux d’affaires criminelles déclarées par la police, quartiers de Montréal, 2001
Nombre d’affaires 1
Moyenne des SR
SR minimum
SR maximum
Ensemble de SR
Nombre total d’affaires 3 Affaires de violence 3 Affaires d’infractions contre les biens 3 Affaires de drogue 3 Autres affaires 3 4
Certaines infractions Incendie criminel 5 Voies de fait niveau 1,2,3 5 Introduction par effraction 5 Vol automobile 5 Infractions relatives aux drogues 5 Homicide 5 6 Méfait 5 Prostitution 5 Vol qualifié 5 Ensemble des infractions sexuelles 5 7 Vol à l’étalage 5 Vol de moins de 5 000 $ (sans vol automobile) 5 Vol de plus de 5 000 $ (sans vol automobile) 5
Taux d’affaires pour 1 000 résidents 2
Tableau 1A – fin Nombre et taux d’affaires criminelles déclarées par la police, quartiers de Montréal, 2001
Taux d’affaires pour 1 000 résidents et travailleurs 2
Certaines infractions Incendie criminel 5
Voies de fait niveau 1,2,3 5
Introduction par effraction 5
Vol automobile 5
Infractions relatives aux drogues 5
Homicide 5 6
Méfait 5
Vol qualifié 5
Ensemble des infractions sexuelles 5 7
Vol à l’étalage 5
Vol de moins de 5 000 $ ( sans vol automobile) 5
Vol de plus de 5 000 $ (sans vol automobile) 5
1. Il s’agit du compte total pour l’ensemble des 521 secteurs de recensement (SR).
2. Taux fondé sur les 506 SR où le nombre total de résidents dépassait 250.
3. Comprend seulement l’infraction la plus grave dans chaque affaire.
4. Comprend la prostitution, les infractions liées aux armes offensives et aux jeux et paris, les actions indécentes, les infractions liées à la pornographie juvénile, nuire à un fonctionnaire public ou à un agent de la paix et intrusion de nuit.
5. Comprend toutes les infractions consignées dans chaque affaire.
6. Comprend les tentatives et complot en vue de commettre un meurtre.
7. Comprend les agressions sexuelles niveau 1,2, 3 et autres crimes d’ordre sexuel.
Sources : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001 et Divison des Recensement, 2001.
Tableau 1b Nombre d’affaires criminelles déclarées par la police, quartiers de Montréal, 2004
Nombre d'affaires 1
Nombre total d’affaires 2 Affaires de violence 2 Affaires d’infractions contre les biens 2 Affaires de drogue 2 Autres affaires 2 3
Certaines infractions Incendie criminel 4 Voies de fait niveau 1,2,3 4 Introduction par effraction 4 Vol automobile 4 Infractions relatives aux drogues 4 Homicide 4 5 Méfait 4 Prostitution 4 Vol qualifié 4 Ensemble des infractions sexuelles 4, 6 Vol à l’étalage 4 Vol de moins de 5 000 $ (sans vol automobile) 4 Vol de plus de 5 000 $ (sans vol automobile) 4
2. Comprend seulement l’infraction la plus grave dans chaque affaire.
3. Comprend la prostitution, les infractions liées aux armes offensives et aux jeux et paris, les actions indécentes, les infractions liées à la pornographie juvénile, nuire à un fonctionnaire public ou à un agent de la paix et intrusion de nuit.
4. Comprend toutes les infractions consignées dans chaque affaire.
5. Comprend les tentatives et complot en vue de commettre un meurtre.
6. Comprend les agressions sexuelles niveau 1,2, 3 et autres crimes d’ordre sexuel.
Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2004.
Carte 1 Répartition des affaires criminelles, Montréal, 2001
Un point = une affaire criminelle
Limite des agglomérations et banlieues
Fondé sur 131 102 affaires criminelles. Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001.
La carte 2 et la carte 3 illustrent les noyaux où se concentrent les affaires de crimes avec violence et de crimes contre les biens, soit les points chauds de la criminalité. La première carte montre que les quartiers présentant les densités relatives les plus élevées de crimes avec violence se situent dans les zones du centre-ville, de Verdun, de Mercier–Hochelaga–Maisonneuve, de Montréal-Nord, de Rosemont– La-Petite-Patrie et de Villeray–St-Michel–Parc–Extension. Les crimes contre les biens affichent une concentration accentuée et quasi exclusive dans le centre-ville. Les points chauds à l’extérieur du centre-ville se situent dans les grands centres commerciaux de l’île ainsi qu’à l’aéroport Pierre-Elliot-Trudeau. Les cartes décrivant la répartition des points chauds dans la ville pour certains types d’infractions se trouvent à l’annexe A.
Étalement des noyaux de densité des affaires de crimes avec violence et de la population à risque, Montréal, 2001
Limite des agglomérations et banlieues Autoroute
Fondé sur 25 000 affaires de crimes avec violence. Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001.
Étalement des noyaux de densité des affaires de crimes contre les biens et de la population à risque, Montréal, 2001
Fondé sur 101 213 affaires de crimes contre les biens. Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001.
La criminalité sur l’île est concentrée dans un nombre relativement restreint de quartiers. En fait, environ 20 % des affaires de crimes avec violence déclarées en 2001 ont eu lieu dans 7 % des SR et 20 % des affaires de crimes contre les biens déclarées, dans 4 % des SR. D’autres études soulignent cette concentration (Sherman, Gartin et Buerger, 1989; Brantingham et Brantingham, 1982; Fitzgerald, Wisener et Savoie, 2004; Wallace, 2006). Toutefois, la distribution des grandes catégories d’infractions à Montréal présente une tendance générale différente de celle observée à Winnipeg et à Regina, où les infractions de violence étaient nettement concentrées dans le centre-ville et où les infractions contre les biens présentaient plusieurs points chauds. Montréal comporte plusieurs poches de pauvreté par contraste aux villes de l’Ouest du pays, où la pauvreté est nettement concentrée dans le centre-ville (Heisz, 2005). Ce dernier constat souligne l’importance d’étudier les dynamiques propres à chaque communauté. L’analyse multivariée présentée plus loin examine plus à fond le rôle de la pauvreté dans la répartition spatiale de la criminalité à Montréal.
La répartition de la criminalité en 2004
L’analyse de la répartition spatiale de la criminalité au fil des ans 1 , implique que des données sur les populations doivent être disponibles, afin de tenir compte des fluctuations démographiques dans la détermination des taux de criminalité. Les données du recensement disponibles aux échelons géographiques des SR de l’île de Montréal datent de 2001. De ce fait, l’analyse présentée dans le cadre de cette recherche utilise des distributions de noyau de densité simple pour déterminer si l’importance relative de la distribution de la criminalité sur l’île de Montréal s’est modifiée entre 2001 et 2004.
Dans l’ensemble entre 2001 et 2004, le Service de police de Montréal a déclaré une légère diminution de la criminalité de violence, le taux étant passé de 1 168 pour 100 000 habitants à 1 066 en 2004. Une diminution du même ordre est également notée pour les infractions contre les biens (4 923 en 2001 à 4 456 en 2004). La carte 4 et la carte 5 présentent les distributions relatives de fréquence des affaires de violence en 2001 et en 2004. Ces distributions relatives de fréquence par année démontrent que dans l’ensemble l’importance relative de la criminalité dans un SR comparativement à l’ensemble de l’île pour la même année enregistre une tendance très similaire pour les années 2001 et 2004.
Carte 4 Étalement des noyaux de densité des affaires de crimes avec violence, Montréal, 2001
Étalement des noyaux de densité des affaires de crimes avec violence, Montréal, 2004
Fondé sur 23 019 affaires de crimes avec violence. Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2004.
La carte 6 et la carte 7 illustrent les distributions relatives des affaires de crimes contre les biens en 2001 et 2004. La distribution spatiale de l’importance relative des affaires de crimes contre les biens est demeurée remarquablement stable entre 2001 et 2004.
Étalement des noyaux de densité des affaires de crimes contre les biens, Montréal, 2001
Étalement des noyaux de densité des affaires de crimes contre les biens, Montréal, 2004
Fondé sur 93 802 affaires de crimes contre les biens. Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2004.
Les auteurs présumés des affaires criminelles en 2001
L’écologie sociale reconnaît qu’une meilleure connaissance des caractéristiques des auteurs présumés d’affaires criminelles permet également d’enrichir et d’orienter l’élaboration de stratégies pour combattre la criminalité. Dans les prochains paragraphes, une attention particulière est portée aux caractéristiques des auteurs présumés et personnes inculpées d’infractions criminelles perpétrées sur l’île de Montréal en 2001.
Environ le tiers des affaires criminelles dénombrées en 2001, soit près de 43 600 affaires ont été résolues et un ou plusieurs auteurs présumés ont été identifiés. Le taux de délinquance par âge atteignait un sommet entre 15 et 19 ans, ce qui concorde en gros avec l’image nationale constatée annuellement. De ce nombre, plus des deux tiers ont été inculpés. Le taux d’inculpation par âge enregistre une tendance étroitement similaire à celui de la délinquance par âge (figure 2). À Montréal en 2001, une très forte majorité des personnes inculpées étaient des hommes (77 %). Les femmes en représentaient 12 %, les adolescents de 12 à 17 ans, 9 % et les adolescentes du même âge, 2 %. La tendance issue de la base de données géocodées offre une image très similaire, et aucune différence significative statistiquement n’a été relevée (basé sur un test t, p<0.001).
Figure 2 Structure par âge des personnes inculpées, Montréal, 2001
Crimes avec violence
Âge des inculpés
Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité, 2001.
Lieu de résidence des inculpés
La carte 8 et la carte 9 présentent le lieu de résidence des inculpés ayant déclaré une adresse de résidence sur le territoire de l’île de Montréal selon le type d’infractions commises en 2001. Ces cartes révèlent que les inculpés proviennent de divers quartiers. La provenance des inculpés d’infractions de violence (10 096 inculpés) est plus diversifiée que celle des inculpés d’infractions contre les biens (7 744 inculpés), et elle est également moins concentrée. Les points d’origine des inculpés
d’infractions contre les biens sont plus concentrés dans les SR composant les arrondissements de Mercier–Hochelaga–Maisonneuve, de Montréal-Nord, du Sud- Ouest, de Verdun et de Ville-Marie. Les inculpés qui habitent à l’extérieur de Montréal (9 % ou 1 973 inculpés) proviennent en grande partie des banlieues de l’île 2 : Laval (468 inculpés), Longueuil (186), Saint-Hubert (60), Brossard (55) et Terrebonne (55). Les inculpés résidents à l’extérieur de l’île ont commis dans 32 % des cas des infractions de violence et dans 44 % des cas des infractions contre les biens.
Carte 8 Étalement des noyaux de densité du lieu de résidence des inculpés d’infractions de violence et la population résidentielle, Montréal, 2001
Fondé sur 10 096 inculpés. Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001.
Étalement des noyaux de densité du lieu de résidence des inculpés d’infractions contre la propriété et la population résidentielle, Montréal, 2001
Fondé sur 7 744 inculpés. Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001.
La distance parcourue par les inculpés
Avec l’emplacement des affaires criminelles et le lieu de résidence des inculpés, il est possible d’évaluer la distance parcourue par l’inculpé (voir la section Méthodes). Puisque les analyses de la distance parcourue incluent l’ensemble des inculpés résidant sur l’île de Montréal et ailleurs au pays, la distance médiane est retenue comme une meilleure mesure de tendance centrale que la moyenne, car celle-ci n’est pas affecté par les valeurs extrêmes.
Comme la carte 10 et la carte 11 présentent des distributions de densité simple, elles ne tiennent pas compte de la population résidentielle. Ces cartes permettent de comparer les distributions de densité des lieux d’origine et de destination pour l’ensemble des infractions de violence. À première vue, ces cartes présentent peu de différences entre les tendances générales de la distribution des fréquences relatives, les lieux d’origine et de destination apparaissant très similaires. En fait, les inculpés d’infractions de violence voyagent peu; ils parcourent une distance médiane de moins de 1 kilomètre (0,9 km) (tableau 2). Toutefois, un examen plus détaillé permet de noter que la distance médiane parcourue varie en fonction du type d’infraction de violence. Les inculpés de voies de fait (0,4 km) voyagent le moins, alors que ceux identifiés dans le cas d’agressions sexuelles enregistrent une distance médiane de 1,3 kilomètre. Les auteurs de vols qualifiés identifiés en 2001 avaient parcouru la plus grande distance, soit plus de 3 kilomètres. Le nombre d’inculpés d’homicide relativement peu élevé (21) ne permet pas de tirer de conclusion quant à la distance parcourue.
Distances médianes parcourues par les accusés selon le type d’infractions, Montréal, 2001
Distance médiane exprimée en kilomètre
Infractions de violence Voies de faits Agressions sexuelles Vols qualifiés Proférer des menaces
Infractions contre la propriété Introduction par effraction Vol de plus et de moins 5 000 $ Vol à l’étalage Vol automobile
Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l'affaire, base de données géocodées, 2001.
Étalement des noyaux de densité du lieu de résidence des inculpés d’infractions de violence, Montréal, 2001
Étalement des noyaux de densité d’infractions de violence résolues pour lesquelles le lieu de résidence d’un inculpé est connu, Montréal, 2001
Fondé sur 10 096 infractions avec violence. Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001.
La carte 12 et la carte 13 permettent de visualiser la répartition relative des points d’origine des inculpés d’infractions contre les biens vers le lieu de l’affaire criminelle. Les auteurs d’infractions contre les biens présentent une plus grande diversité de leur lieu d’origine et des points de destination plus concentrés. Les SR présentant les points chauds d’origine les plus élevés sont situés dans les arrondissements de Verdun, de Mercier–Hochelaga–Maisonneuve, de Ville-Marie et de Montréal-Nord, alors que les points de destination sont beaucoup plus restreints — ils sont concentrés dans le centre-ville et les principaux centres commerciaux de l’île. Cette dissimilitude indique que les inculpés dans des affaires de crime contre les biens, qui affichent une distance médiane de plus de 4 kilomètres, parcourent en général une distance plus importante que ceux des infractions de violence. Cette distance varie également selon le type d’infractions. En 2001, les inculpés d’introduction par effraction étaient ceux qui ont enregistré le trajet le plus court dans l’ensemble des infractions contre les biens, soit 3,3 km. Suivaient les trajets de vols de 5 000 $ et moins et de plus de 5 000 $ (4,4 km). Les trajets les plus longs étaient parcourus lors de vols automobiles, soit plus de 6,5 km.
Étalement des noyaux de densité du lieu de résidence des inculpés d’infractions contre les biens, Montréal, 2001
Carte 13 Étalement des noyaux de densité d’infractions contre les biens résolues pour lesquelles le lieu de résidence d’un inculpé est connu, Montréal, 2001
Fondé sur 7 744 infractions contre les biens. Source : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001.
La distance varie également selon la relation de l’inculpé avec la victime. La figure 3 illustre l’origine de l’inculpé et la variation de sa destination selon sa relation avec la victime (une relation est comptée par inculpé, celle présentant le lien le plus intime). Les distances médianes parcourues varient en fonction de l’étroitesse des liens qu’entretiennent les inculpés avec leurs victimes. Fait peu étonnant, les données révèlent que les conjoints ne voyagent pas, l’adresse étant majoritairement la même, voire le même côté d’îlot. Les ex-conjoints voyagent une distance médiane de 2,1 kilomètres. Les inculpés qui sont une connaissance de la victime ont parcouru une distance médiane de 1,3 kilomètre. Les inculpés qui ne connaissent pas leur victime parcourent la plus longue distance, soit 3 kilomètres, et convergent majoritairement vers le centre-ville de Montréal. Peu de différences sont cependant notées quant à la distribution des noyaux d’origine des auteurs présumés selon leur relation avec la victime.
Figure 3 Lieu d’origine de l’inculpé et la variation de sa destination selon sa relation avec la victime, Montréal, 2001
Conjoints 0,0 km
Connaissances 1,3 km
Étrangers 3 km
Limite des agglomérations
et banlieues
Lieu de l'affaire
La distance médiane parcourue par les inculpés varie également en fonction de l’âge (figure 4). Dans le cas des infractions de violence, le trajet parcouru est le plus élevé à l’adolescence, soit entre 12 et 17 ans, et diminue tout au cours de la vie. Cette variation est attribuable au fait que les jeunes de 12 à 17 ans sont plus susceptibles de s’en prendre à des connaissances (51 % de leurs victimes) et à des étrangers (40 %) qu’à n’importe quel autre type de relation. À partir de l’âge de 25 ans, les inculpés étaient toujours plus susceptibles de s’en prendre à leur conjoint (entre 26 % et 29 %), suivi des connaissances (entre 24 % à 34 %) et des ex-conjoints (entre 12 % et 16 %). Les inculpés les plus susceptibles de s’en prendre à des étrangers étaient les 18 à 24 ans (43 %). Par comparaison, le trajet le plus court, dans le cas des infractions contre les biens, est enregistré par les adolescents et adolescentes et atteint un sommet entre 18 et 34 ans, pour ensuite se stabiliser. Cette tendance est possiblement à remettre en relation avec l’accessibilité de divers moyens de transport.
Figure 4 Les distances médianes 1 parcourues par les inculpés selon l’âge, Montréal, 2001
Infractions contre
Distance calculée en utilisant le réseau routier.
Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001.
Groff et McEwen (2005), qui ont examiné la relation statistique entre la distance euclidienne et la distance du réseau routier, ont conclu qu’il existe une relation linéaire pratiquement parfaite entre les deux mesures (R 2 =0,997). Au tableau 2, les distances mesurées à l’aide du réseau routier sont systématiquement plus longues que celles mesurées en ligne droite (euclidienne). Toutefois, les deux mesures offrent une même appréciation générale de la longueur du trajet selon les caractéristiques des inculpés et les types d’infractions. Une régression linéaire simple appliquée au contexte montréalais indique une relation linéaire parfaite entre les deux mesures dans le cas des infractions de violence (R 2 =1.000) et pratiquement parfaite dans le cas des infractions contre les biens (R 2 =0.998). À titre d’exemple, le trajet d’un inculpé d’infraction de violence mesuré à l’aide du réseau routier est de 119 % plus 0,008 kilomètre celui de la distance en ligne droite. La distance euclidienne peut ainsi être envisagée comme une excellente mesure du trajet des inculpés d’infractions sur le territoire de l’île de Montréal 3 .
Caractéristiques et criminalité des quartiers 4
Depuis les années 1940 (Shaw et McKay, 1942), nombreuses sont les études qui ont décrit les liens entre les caractéristiques des quartiers et leurs taux de criminalité. Elles varient cependant pour ce qui est de leur insistance sur l’importance de facteurs comme le faible revenu, la mobilité résidentielle, la composition ethnoculturelle, les opportunités criminelles, l’efficacité collective, c’est-à-dire le degré de confiance et de réciprocité dans un quartier, et la désorganisation sociale, qui est caractérisée par la diminution de l’influence des règles sociales sur le comportement (Cohen et Felson, 1979; Brantingham et Brantingham, 1982; Roncek et Maier, 1991; Sampson et Lauritsen, 1994; Sampson et coll., 1997).
La présente section porte sur les liens entre un grand nombre de ces facteurs et les taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens observés dans les quartiers de Montréal en 2001. Aux fins de cette analyse, on examine le taux d’ensemble de chacune de ces deux catégories de crime plutôt que les taux des divers types de crime faisant partie de ces catégories, de manière à obtenir un maximum d’affaires à considérer. Pour des raisons de confidentialité et de fiabilité des données, Statistique Canada exige que, lorsqu’on utilise des données sur le revenu des personnes, des familles ou des ménages, la taille de population de tout secteur géographique considéré soit d’au moins 250 personnes demeurant dans au moins 40 ménages privés. Par conséquent, seulement 506 des 521 SR sont inclus. Une carte située en annexe présente la couverture des 506 SR sur l’ensemble du territoire de l’île de Montréal.
Les caractéristiques examinées sont tirées du Recensement de 2001 et des données sur l’utilisation du sol de la Communauté métropolitaine de Montréal. Ces caractéristiques sont définies à la section Description des variables.
Résultats descriptifs : comparaison des quartiers à forte et à faible criminalité
Pour examiner les liens entre les taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens et certaines caractéristiques des quartiers, les 506 SR ont été classés en deux groupes pour chaque catégorie de crime. Le premier comprend les 126 SR (25 % des SR) présentant les taux les plus élevés de crimes contre les biens et de crimes avec violence, alors que le second est formé des 380 (75 %) SR restants 5 .
Avant toute prise en compte d’autres facteurs, on note des différences significatives pour certaines caractéristiques lorsque les quartiers présentant les taux de criminalité élevés sont comparés avec les quartiers où les taux sont plus faibles. Les écarts entre les taux sont semblables pour un certain nombre de caractéristiques démographiques, socioéconomiques, du logement et de l’utilisation du terrain, et ce, tant dans le cas des crimes avec violence que dans celui des crimes contre les biens.
La figure 5 indique que, par rapport aux secteurs de recensement où il y avait moins de crimes avec violence, les secteurs de recensement présentant les taux les plus élevés se caractérisaient en moyenne par une proportion significativement plus importante de résidents célibataires (53 % et 43 %), de familles monoparentales (27 % et 19 %) et une mobilité résidentielle accrue (20 % et 16 % respectivement), c’est-à-dire qu’une plus forte proportion de gens ne demeuraient pas à la même adresse une année avant le Recensement de 2001. Les pourcentages étaient aussi plus élevés pour les immigrants récents, soit ceux arrivés au pays de 1991 à 2001
(45 % et 34 %, respectivement) dans les quartiers à criminalité élevée. Une autre différence, quoique minime, mais statistiquement significative, est que les quartiers à forte criminalité de violence enregistrent un ratio hommes-femmes plus élevé et une proportion plus élevée de jeunes hommes âgés de 15 à 24 ans. La figure 6 relève des différences similaires dans le cas des crimes contre les biens.
Figure 5 Caractéristiques démographiques dans les quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes avec violence, Montréal, 2001
Pourcentages moyens pour les SR présentants de grands et de moindres taux de crimes de violence 1
Criminalité faible
monoparentales*
15 à 24*
de minorités
célibataires*
récents*
de gens ayant
déménagé durant
la dernière année*
les différences entre les moyennes de la « criminalité élevée » et de la « faible criminalité » sont statistiquement
significatives à *** p < 0,001
Criminalité élevée : SR appartenant au quart supérieur des quartiers pour ce qui est du taux de crimes de
violence. Faible criminalité : les autres 75 % des SR. Taux pour 1 000 résidents et travailleurs.
Sources : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001 et Recensement, 2001.
N = 506 secteurs de recensement.
Caractéristiques démographiques dans les quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes contre les biens, Montréal, 2001
Pourcentages moyens pour les SR présentants de grands et de moindres taux de crimes contre les biens 1
506 secteurs de recensement.
Enfin, la figure 7 et la figure 8 indiquent qu’il existe de nombreuses disparités entre les variables socioéconomiques dans les quartiers ayant des taux supérieurs de crimes avec violence et de crimes contre les biens. De ces disparités témoignent de beaucoup plus fortes proportions d’habitants touchant un revenu inférieur au seuil de faible revenu (42 % contre 26 %), recevant des transferts gouvernementaux (21 % contre 14 %), ou se trouvant en chômage (12 % contre 9 %). De plus, ces quartiers affichent un revenu médian des ménages sensiblement inférieur à celui des SR dont le taux de crimes avec violence est faible (28 000 $ contre 44 000 $). La proportion de personnes âgées de 20 ans et plus titulaires d’un baccalauréat présente une distribution significativement différente, 26 % dans les quartiers à faible criminalité de violence contre 17 %. Un constat similaire s’observe dans le cas de la proportion de personnes occupant un emploi de type professionnel, qui est plus élevée dans les quartiers à faible criminalité de violence (61 %) que dans ceux présentant une criminalité élevée (50 %).
Caractéristiques socioéconomiques dans les quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes avec violence, Montréal, 2001
Pourcentages moyens pour les SR présentants de grands et de moindres taux d'infractions de violence 1
20 ans et
plus ayant
secondaires*
en chômage*
gourverne-
ménage* 2
faible revenu*
professionnel*
mentaux*
Le revenu médian des ménages est exprimé en milliers de dollars.
La figure 8 révèle des résultats à peu près semblables pour les taux de crimes contre les biens, à l’exception de la proportion de titulaires d’un baccalauréat et celle occupant un emploi de type professionnel, qui ne sont pas statistiquement significatives. L’étude de Winnipeg avait démontré que le pourcentage de personnes sans diplôme d’études secondaires présentait une différence significative selon les quartiers à faible et à forte criminalité (Fitzgerald, Wisener et Savoie, 2004). Cette différence n’est pas statistiquement significative dans les quartiers de Montréal dans le cas des crimes contre les biens.
Caractéristiques socioéconomiques dans les quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes contre les biens, Montréal, 2001
Pour ce qui est des caractéristiques de l’utilisation du terrain, les différences quant aux caractéristiques de l’utilisation du terrain et du logement étaient plus marquées dans le cas des crimes contre les biens que dans celui des infractions de violence (figure 9 et figure 10). La proportion en zonage commercial était plus forte dans les quartiers affichant les taux les plus élevés de crimes contre les biens que dans les autres quartiers (10 % et 5 %, respectivement); celle en zonage multifamilial y était aussi plus importante (29 % contre 23 %) alors que la proportion en zonage unifamilial était plus faible (7 % contre 17 %) (figure 10). La densité des bars était nettement supérieure dans les quartiers à forte criminalité contre les biens, 14 par km 2 contre 3 par km 2 . Les quartiers où le taux de crimes contre les biens était plus important ont aussi enregistré une plus forte proportion de logements construits avant 1961 (59 % contre 48 %). Dans ces mêmes quartiers à forts taux de crimes contre les biens, les logements occupés par le propriétaire étaient proportionnellement moins nombreux (22 % contre 41 %) et les logements à prix inabordable (ménages dépensant plus de 30 % de leur revenu pour le logement), plus nombreux (35 % contre 29 %). La figure 9 relève des différences similaires dans le cas des crimes avec violence.
Caractéristiques liées à l’utilisation du territoire et aux logements dans les quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes avec violence, Montréal, 2001
de loge-
à zonage
des bars*
unifamilial*
multifamilial*
inabordable*
avant 1961*
d’importantes
réparations*
Sources : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001, Recensement, 2001 et Communauté métropolitaine de Montréal, données sur l’utilisation du sol, 2005.
Caractéristiques liées à l’utilisation du territoire et aux logements dans les quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes contre les biens, Montréal, 2001
Résultats de l’analyse multivariée
Si l’on considère isolément les caractéristiques des quartiers présentés plutôt, elles sont liées à des taux supérieurs de crimes avec violence et de crimes contre les biens, mais l’importance du lien peut varier lorsqu’on combine plusieurs caractéristiques pour expliquer la criminalité. Dans la présente section, l’analyse à plusieurs variables sert à examiner l’interaction des variables et observer leur lien avec les niveaux de criminalité, une fois les autres facteurs considérés. La régression par les moindres carrés ordinaires (MCO) est utilisée pour examiner la répartition des taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens en fonction du jeu de facteurs explicatifs. L’application de cette méthode exige une variable de résultat continue ou quantitative qui est répartie normalement; dans ce cas-ci, il s’agit du taux de criminalité. Comme la distribution de tels taux est souvent asymétrique, une plus forte proportion des crimes déclarés se produisant dans une petite proportion de quartiers, il a fallu soumettre les variables de la criminalité à une transformation logarithmique.
Bon nombre des caractéristiques des quartiers faisant l’objet de l’étude sont en étroite corrélation les unes avec les autres, ou elles communiquent sensiblement la même information. Le problème de multicolinéarité entre facteurs tient à la forte association entre un grand nombre de facteurs qui sont individuellement liés à la criminalité (Land, McCall et Cohen, 1990).
Pour éviter le problème de multicolinéarité, qui est susceptible de fausser les résultats, on a retranché de l’analyse les variables en étroite corrélation 6 . Ainsi, le tableau 3 indique que le revenu médian des ménages (r = -0,76), la proportion de personnes recevant des transferts gouvernementaux (r = 0,74), le pourcentage de personnes en chômage (r = 0,76), de logements occupés par les propriétaires (r = -0,80) et de logements à prix inabordable (r = 0,79) sont toutes hautement corrélées avec le seuil de faible revenu, d’où la nécessité de les éliminer. Le tableau 3 indique que la proportion de gens ayant un baccalauréat est en étroite relation avec la profession. On a donc retranché de l’analyse la profession, qui était également hautement corrélée avec le revenu médian des ménages.
Tableau 3 Corrélation bidimensionnelle des variables indépendantes, quartiers de Montréal, 2001 1
Pourcentage d’hommes âgés de 15 à 24 ans
Pourcentage de la population âgée de 65 ans et plus
Pourcentage de personnes célibataires
Pourcentage de familles monoparentales
Pourcentage des personnes ayant obtenu un baccalauréat
-0,50**
Pourcentage de personnes d’identité autochtone
Pourcentage de la population appartenant à une minorité visible
Pourcentage d’immigrants récents 1991 à 2001
Pourcentage de personnes ayant déménagé (vivant à une adresse différente un an auparvant) 0,38** 0,41** -0,24** 0,75** 0,27** 0,11* 0,21** 0,03 0,54** 1,00
Pourcentage de la population recevant des transferts gouvernementaux -0,12** -0,03 0,26** 0,00 0,64** -0,69** 0,08 0,41** 0,25** 0,09 1,00
-0,12**
Pourcentage de la population de 20 ans et plus sans diplôme d’études secondaires -0,15** -0,12** 0,13** -0,12** 0,53** -0,81** 0,21** 0,14** 0,12** -0,03 0,66**
Revenu médian du ménage
Pourcentage de la population vivant dans des ménages à faible revenu 0,21** 0,34** -0,11* 0,47** 0,68** -0,38** 0,14** 0,48** 0,57** 0,55** 0,74**
Pourcentage de ménages consacrant plus de 30 % de leur budget à l’habitation 0,13** 0,27** 0,11* 0,39** 0,44** -0,24** 0,15** 0,29** 0,47** 0,58** 0,57**
Pourcentage de logements occupés par le propriétaire -0,10* -0,19** -0,01 -0,61** -0,61** 0,23** -0,14** -0,21** -0,59** -0,65** -0,56**
Pourcentage de logements construits avant 1961 0,10* 0,10* -0,14** 0,51** 0,23** 0,25** 0,13** -0,20** 0,26** 0,31** 0,00
Pourcentage de logements exigeant d’importantes réparations 0,16* 0,29** -0,27 0,50** 0,32** 0,07 0,17 0,03** 0,32** 0,42** 0,12**
Pourcentage du zonage commercial
Pourcentage zonage résidentiel unifamilial
-0,49**
-0,41**
Pourcentage résidentiel
Densité des bars
Tableau 3 – fin Corrélation bidimensionnelle des variables indépendantes, quartiers de Montréal, 2001 1
Pourcentage d’immigrants récents, 1991 à 2001
Pourcentage de personnes ayant déménagé (vivant à une adresse différente un an auparvant)
Pourcentage de la population recevant des transferts gouvernementaux
Pourcentage de la population de 20 ans et plus sans diplôme d’études secondaires
Pourcentage de la population vivant dans des ménages à faible revenu
-0,76**
Pourcentage de ménages consacrant plus de 30 % de leur budget à l’habitation
-0,72**
Pourcentage de logements occupés par le propriétaire
-0,28**
-0,80**
-0,79**
Pourcentage de logements construits avant 1961
Pourcentage de logements exigeant d’importantes réparations 0,17** 0,03* -0,32** 0,37** 0,36** -0,43** 0,60** 1,00
n’ayant pas lieu de figurer * p<0.05 ** p<0.01
1. Basé sur 506 SR comptant plus de 250 habitants.
Sources : Statistique Canada, Divison des Recensement, 2001 et Données sur l’utilisation du sol, CUM 2005.
Un autre aspect dont on doit tenir compte dans l’analyse spatiale de données, telles que celles de la criminalité, c’est l’autocorrélation spatiale (voir encadré sur la modélisation et l’autocorrélation spatiale). La présence d’une forte autocorrélation spatiale est détectée dans les résidus des modèles régressifs des MCO de Montréal, une valeur de la statistique I de Moran de 0,14 (p<0,001) dans le cas des crimes avec violence et de 0,24 (p<0,001), dans le cas des crimes contre les biens. Il convient donc de modéliser les relations entre les quartiers en tenant compte de leur position relative dans l’espace. L’utilisation d’un modèle autorégressif spatial s’impose.
Pour évaluer la contribution relative des caractéristiques des quartiers à l’explication de la criminalité, on a calculé une régression distincte du jeu de variables sur le taux de crimes avec violence et celui des crimes contre les biens. Les résultats sont présentés au tableau 4. Le processus de modélisation spatial révèle un jeu de six variables explicatives dans la variation des crimes avec violence et un jeu de cinq variables dans le cas des crimes contre les biens. Le modèle autorégressif spatial enregistre un coefficient de corrélation carré de 0,60 (p<0,05) entre les valeurs observées du taux de criminalité dans les quartiers et les valeurs prédites dans le cas des crimes de violence et de 0,62 (p<0,05), dans le cas des crimes contre les biens. Les coefficients de régression estimés nous offrent une indication de la contribution relative de chaque variable compte tenu des autres variables du modèle 7 .
Modèle autorégressif spatial pour les taux de crimes de violence et de crimes contre les biens, quartiers de Montréal, 2001
Coefficients de régression non standardisés
Taux de crimes de violence 3
Taux de crimes contre les biens 3
Caractéristiques de quartier 2 Pourcentage de la population vivant dans des ménages à faible revenu Pourcentage des personnes ayant obtenu un baccalauréat Pourcentage de personnes célibataires Pourcentage de la population appartenant à une minorité visible Pourcentage du zonage commercial Pourcentage zonage résidentiel unifamilial Pourcentage résidentiel multifamilial Densité des bars Variable spatiale décalée
-0,05**
n’ayant pas lieu de figurer ** p<0.01 *** p<0.001
1. Taux de crimes de violence et de crimes contre les biens déclarés par la police, selon le nombre de résidents et de travailleurs (transformation logarithmique). Fondé sur les 506 SR où le nombre de résidents dépassait 250.
2. Les variables sont normalisées : écarts réduits.
3. Les modèles de régression comprennent les valeurs à l’origine.
Sources : Statistique Canada, Centre canadien de la statistique juridique, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire, base de données géocodées, 2001, Divison des Recensement, 2001 et Données sur l’utilisation du sol, CUM 2005.
Le modèle du taux de crimes avec violence indique que la proportion des habitants du quartier âgés de 20 ans et plus ayant obtenu un baccalauréat enregistre le plus important pouvoir explicatif, lorsque l’on maintient constantes les autres variables. Ainsi les taux de crimes avec violence sont moins élevés dans les quartiers où une proportion plus importante des habitants de 20 ans et plus possèdent un baccalauréat (b =-0,22). Cette variable semble offrir un pouvoir de protection en regard de la criminalité de violence. En contraste, les taux de crimes avec violence sont les plus élevés là où les proportions de personnes à faible revenu (b = 0,20) et
les personnes célibataires (b =0,16) sont les plus importantes. Le taux de crimes avec violence déclaré s’accroît également dans les quartiers à vocation résidentielle, qu’il s’agisse de quartier résidentiel unifamilial (b = 0,11) ou multifamilial (b = 0,10). La proportion du territoire à vocation commerciale dans un quartier contribue également au modèle explicatif, toutefois sa contribution est moins importante (b = 0,07).
Les résultats du modèle régressif spatial appliqués à la criminalité contre les biens présentent une image légèrement différente (tableau 4). L’utilisation du sol à des fins commerciales sur l’île de Montréal offre le plus important pouvoir explicatif de la variation de la criminalité contre les biens (b = 0,12). Les taux de crimes contre les biens sont également les plus élevés là où les proportions de personnes à faible revenu (b = 0,10) et les personnes célibataires (b = 0,11) sont les plus importantes. La densité des débits de boissons est aussi liée à une criminalité plus élevée (b = 0,05), mais sa contribution au modèle explicatif est la plus faible. De façon moins importante, bien que statistiquement significatif, le pourcentage de la population du quartier appartenant à un groupe de minorités visibles (b = -0,05) s’impose comme facteur de protection dans le cas de la criminalité contre les biens : c’est-à-dire que plus la proportion de personnes appartenant à un groupe de minorités visibles augmente, plus la criminalité contre les biens diminue.
Modélisation et autocorrélation spatiale
L’autocorrélation spatiale est le reflet d’une relation ou d’une dépendance entre deux unités d’observation différentes en raison de leur localisation géographique (Anselin et Bera, 1998). La présence d’une autocorrélation spatiale modifie substantiellement les propriétés des estimateurs des MCO ainsi que celles de l’inférence statistique fondée sur ces estimateurs. Ces estimateurs peuvent en effet être biaisés ou inefficients. Dans la détection d’une autocorrélation dans des données géographiques, il convient de modéliser les relations entre les unités en tenant compte de leur position relative dans l’espace étudié.
Dans le cadre de l’analyse spatiale de la criminalité, l’autocorrélation spatiale se traduit par le regroupement géographique de taux de criminalité similaires dans l’espace et peut également être un artefact de la définition de quartier naturel employé. La carte 4 et la carte 6 illustrent la concentration des points chauds de la criminalité dans certains secteurs de l’île de Montréal, ces données ayant été agrégées à l’échelon des SR en vue de leur modélisation. La modélisation spatiale de la criminalité à échelon des quartiers nécessite que les points chauds (forte densité) soient distribués aléatoirement dans l’ensemble des SR et qu’ils n’aient pas d’influence ou d’effet de déversement sur les SR avoisinants. Ainsi, où les SR avoisinants enregistrent des niveaux similaires de criminalité, il est possible que la caractéristique d’importance dans la distribution de la criminalité soit la localisation, la proximité à un autre SR à forte densité de criminalité (ou autres caractéristiques de ce dernier), plutôt que des caractéristiques qui lui sont propres (Anselin, Cohen, Cook, et Tita, 2000).
Pour déterminer la présence de dépendance spatiale des données, on procède à
un test statistique qui permet de déterminer si les données sont distribuées de façon aléatoire sur le territoire étudié, soit le test I de Moran. Lors de l’utilisation du test de I Moran, il a été déterminé que les quartiers avoisinants sont ceux qui partagent une frontière, un point ou un vecteur communs. La signification du test I de Moran est déterminée par une approche de permutation, où un résultat significatif indique qu’il
y a présence d’une autocorrélation spatiale dans les données. La valeur de la statistique
I de Moran varie entre 1 et -1. Une valeur s’approchant de 1 indique la présence d’une
autocorrélation positive alors qu’une valeur négative, la présence d’une autocorrélation négative et une valeur de zéro, l’absence d’autocorrélation spatiale. La valeur de la
statistique I de Moran est de 0,47 (p<0,001) dans le cas des infractions de violence et de 0,61 (p<0,001) pour les taux d’infractions contre les biens. Ces valeurs indiquent une dépendance spatiale dans la structure des données.
Après avoir déterminé la présence d’une autocorrélation spatiale dans les
données, les valeurs résiduelles des modèles de régressions MCO sont analysées, afin de déterminer si les caractéristiques des différents jeux de variables ont permis d’éliminer l’autocorrélation. À nouveau le test de I de Moran indique la présence d’une autocorrélation spatiale dans les résidus. La valeur du test est de 0,14 (p<0,001) dans le cas du modèle des infractions de violence et de 0,24 (p<0,001), dans le cas des infractions contre les biens. Ces résultats indiquent que les variables explicatives ou les caractéristiques des quartiers n’expliquent pas toute la structure spatiale dans les données et qu’il y a donc un effet sous-jacent de la localisation du quartier. Lorsqu’il y
a présence d’une autocorrélation dans les résidus d’un modèle de régression, l’utilisation d’un modèle autorégressif spatial est fortement recommandée afin d’assurer la validité des coefficients de régression et leurs variances associées.
Le modèle autorégressif spatial propose essentiellement la même analyse explicative des caractéristiques de quartiers que le modèle linéaire standard, mais il contrôle l’effet de la localisation. Pour ce faire, on introduit une variable spatiale décalée, qui représente la moyenne des taux de criminalité des quartiers avoisinants, parmi les autres variables du modèle linéaire standard et ainsi, l’effet de la localisation est évacué du modèle. L’utilisation du coefficient de détermination (R 2 ) des modèles autorégressifs spatiaux n’est pas recommandée, car on ne peut séparer la variation introduite par l’effet de la localisation de celle de la variation dans les valeurs prédites et les valeurs résiduelles. En alternative, le coefficient de corrélation carré entre les valeurs observées du taux de criminalité à l’échelon des quartiers et les valeurs prédites à l’aide des cœfficients du modèle autorégressif spatial peut être utilisé. Le coefficient de corrélation carré permet également la comparaison entre différentes collectivités.
Autre distinction, le coefficient de la variable spatiale décalée ne s’interprète pas la même façon que ceux des autres variables du modèle autorégressif. La valeur de ce paramètre représente en partie l’effet de la localisation dans le voisinage, mais elle tient aussi compte de l’erreur de mesure dans la définition des quartiers. La variable spatiale décalée ne peut donc être interprétée directement; elle est retenue dans le modèle pour maintenir la précision des résultats. Néanmoins ces deux distinctions, les résultats du modèle autorégressif spatial sont essentiellement les mêmes que ceux des autres modèles régressifs. À titre d’exemple au tableau 4, les coefficients de régression des caractéristiques des quartiers représentent leurs contributions relatives au modèle explicatif de la criminalité.
Les résidus des modèles autorégressifs spatiaux montréalais sont examinés une dernière fois à l’aide du test I de Moran. Ils indiquent une valeur de 0,02 (p>0.1) non significative statistiquement tant dans le cas du jeu de variables des infractions de
violence que dans celui des infractions contre les biens. Ainsi, les modèles ont réussi
à contrôler l’effet de l’autocorrélation spatiale, et les valeurs paramétriques sont donc
d’une plus grande exactitude et absentes de biais causés par la localisation du quartier.
Dans la présente étude, figurent les données issues de la deuxième étude de Statistique Canada sur la répartition spatiale de la criminalité dans une ville canadienne à l’aide d’analyses statistiques et de cartes de la criminalité établies au moyen de la technologie d’un système d’information géographique. Les résultats de l’examen des données de Montréal concordent avec ceux d’autres études au Canada et à l’étranger qui montrent que la criminalité ne se répartit pas au hasard sur les territoires urbains, mais se concentre plutôt dans certains quartiers où entrent en jeu des facteurs démographiques, socioéconomiques et de l’utilisation du terrain urbain.
Tout comme l’étude de Winnipeg et de Regina l’ont illustré, il y a, à Montréal, une concentration de la criminalité dans un nombre restreint de quartiers. Toutefois, cette concentration se profile de façon inverse par rapport aux villes de l’Ouest canadien. En fait sur l’île de Montréal, les infractions contre les biens se concentrent essentiellement dans les quartiers du centre-ville alors que les infractions de violence se répartissent en plusieurs points chauds.
Les résultats bidimensionnels font voir des différences significatives quant à certaines caractéristiques lorsqu’on compare les quartiers ayant des taux de criminalité supérieurs avec ceux dont les taux sont faibles. Les résultats donnent à penser que la criminalité est plus présente dans les quartiers dont les résidents ont moins accès aux ressources sociales et économiques. Ces quartiers sont caractérisés par une population plus défavorisée économiquement et comptent une proportion moindre de gens hautement scolarisés. Ces quartiers sont également plus susceptibles de comporter un plus grand nombre de célibataires, de familles monoparentales et d’immigrants récents. Ils affichent également une instabilité résidentielle accrue, un moins grand nombre de propriétaires qui occupent leur logement et une plus grande proportion de la population qui consacre plus de 30 % de leur budget à l’habitation. Une utilisation du sol à vocation plus commerciale et multifamiliale est également notée dans les quartiers où sont déclarés les taux les plus élevés. Néanmoins, une mise en garde s’impose : il s’agit de taux de criminalité mesurés à l’échelon du quartier et non de taux de délinquance attribuables aux résidents même de ces quartiers. Il faut donc éviter les erreurs de généralisation.
L’étude a démontré qu’un grand nombre de facteurs qui entrent en jeu sont étroitement apparentés, tels que: la proportion de la population d’un quartier vivant dans un ménage à faible revenu qui est en étroite association statistique avec le taux de chômage, les transferts gouvernementaux, la proportion de locataires d’un quartier et la proportion de familles monoparentales et d’immigrants récents du quartier. Ainsi, lorsqu’on maintient constantes les variables en appliquant une technique d’analyse à plusieurs variables, on constate qu’un petit nombre de facteurs clés sont des plus liés aux taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens. Ces variables laissent d’ailleurs entrevoir une dynamique unique au territoire étudié, l’île de Montréal.
Une fois les autres variables pris en compte et l’effet de la localisation du quartier filtré, on peut voir que la proportion de personnes ayant un diplôme universitaire s’impose par son plus grand pouvoir explicatif de la variation des taux de criminalité de violence — : plus la proportion de personne ayant un diplôme est élevée moins la criminalité de violence sera élevée dans un quartier. À première vue, la proportion élevée de personnes hautement scolarisées semble offrir une certaine protection contre la criminalité de violence à l’échelon des quartiers, alors que, le faible revenu et le célibat contribuent le plus à l’explication des taux élevés de crimes avec violence à l’échelon des quartiers. Le type d’utilisation du terrain contribue aussi à l’explication de la criminalité, un facteur particulièrement important étant le zonage résidentiel (multifamilial et unifamilial), et dans une moindre mesure, le zonage commercial.
Les résultats relatifs aux crimes contre les biens sont légèrement différents. Le zonage commercial est le facteur offrant le plus grand pouvoir explicatif de la variation des taux de criminalité contre les biens. Le faible revenu et le célibat contribuent aussi à l’explication de la criminalité contre les biens à l’échelon des quartiers. Lorsqu’on maintient constant l’ensemble des autres variables, la densité des bars est retenue comme un facteur significatif associé à la criminalité contre les biens, alors qu’elle n’a pas été retenue dans le cas de la criminalité de violence.
Les résultats de recherche obtenus à l’échelon des quartiers de Montréal font échos à l’hypothèse de Sampson et Raudenbush (1999), selon laquelle, la criminalité varie en fonction de l’importance du capital social ou des notions connexes comme l’efficacité collective. Le capital social est ici défini comme les interactions sociales et les normes communes qui facilitent la prise de mesures collectives formelles et informelles dans l’intérêt des particuliers et de la collectivité. Plusieurs caractéristiques du capital humain des résidents d’un quartier, tel que l’éducation, la formation et le statut socioéconomique, sont des éléments clés du développement du capital social et d’une meilleure efficacité collective.
Comparativement à Winnipeg ou Regina, il y a, à Montréal, plusieurs grappes distinctes de quartiers à faible revenu (p. ex. Lachine, Sud-Ouest, Hochelaga– Maisonneuve, Côte-des-Neiges, Parc–Extension, Montréal-Nord) qui entourent un centre-ville relativement aisé. D’anciens quartiers à faible revenu (p. ex. Plateau Mont-Royal, le Vieux-Montréal) en voie de revitalisation ont permis de réduire l’intensité du faible revenu dans le noyau urbain (Heisz, 2005), ce qui laisse entrevoir plusieurs points chauds de criminalité de violence d’une concentration moins importante que celle constatée lors des études réalisées à Winnipeg et à Regina. Les groupes démographiques les plus à risques de connaître une situation de faible revenu diffèrent également selon les régions du pays. Dans la région de Montréal, les immigrants récents et les familles monoparentales sont les groupes les plus à risque, ces groupes représentaient respectivement 14 % et 19 % de la population à faible revenu en 2000. Ces mêmes groupes démographiques représentaient respectivement 6 % et 27 % de la population à faible revenu à Winnipeg et, 2 % et 27 % à Regina. Comparativement à Montréal (0,5%), une proportion plus importante de la population à faible revenu est observée chez les autochtones à Winnipeg (24 %) et Regina (26 %) (Heisz et McLeod, 2004).
À Montréal, les quartiers à plus forte proportion de familles monoparentales, d’immigrants récents et de célibataires semblent disposer d’une efficacité collective réduite. La situation de faible revenu de ces groupes démographiques qui est associée à une plus importante mobilité résidentielle et la présence d’une plus grande
proportion du territoire à vocation commerciale et multirésidentielle affaiblissent la fonction de contrôle social informel. Selon Sampson et Raudenbush (1999), la stabilité résidentielle est depuis longtemps considérée comme un élément clé d’une forte organisation sociale urbaine et son absence, une opportunité perdue pour les résidents de contribuer à la communauté. Pour leur part, Clifford et Hope (2004) soutiennent que les mesures incitatives à la revitalisation de l’habitation des quartiers freinent et renversent la désorganisation sociale, et contribuent ainsi au maintien d’une population diversifiée plus apte à assumer une fonction de surveillance.
En ce qui a trait à l’effet protecteur d’une proportion plus élevée de minorités visibles dans un quartier relativement à la criminalité contre les biens, les résultats de l’Enquête sociale générale de 2004 permettent d’éclairer cette dynamique. L’effet protecteur de cette variable semble provenir du désavantage économique des minorités visibles plutôt que d’un réel avantage. En fait, les risques de victimisation des ménages augmentent avec le revenu des ménages (Gannon et Mihorean, 2005). Hou et Picot (2003), qui se sont intéressés aux enclaves de minorités visibles et aux résultats sur le marché du travail des immigrants dans les grandes villes canadiennes, ont constaté que le chômage et le faible revenu étaient également en proportion très élevée dans les quartiers montréalais où les Noirs avaient une présence dominante. Qui plus est, leur analyse a démontré une association significative entre l’exposition aux membres du même groupe et des gains plus faibles chez les immigrants noirs mêmes lorsqu’on tient compte des effets du faible revenu du quartier. Sampson et Raudenbush (1999) ont souligné que le rapport entre désavantage et crime est si étroit que d’autres « symptômes » propres aux quartiers où l’on observe des taux de criminalité élevés découlent en réalité du désavantage socioéconomique.
L’étude a également permis de démontrer que les inculpés des affaires criminelles survenues en 2001 provenaient essentiellement de l’île de Montréal. Ils provenaient d’un plus grand nombre de quartiers dans le cas des affaires de violence et présentaient une concentration d’une moindre intensité que dans le cas des affaires contre les biens. Les analyses descriptives du trajet médian des inculpés ont permis de conclure que les trajets parcourus varient en fonction du type d’infraction, de l’âge de l’inculpé et de sa relation avec la victime. Dans l’ensemble, les inculpés dans des affaires de violence (0,9 km) voyagent moins que ceux dans des affaires contre les biens (4 km). D’autres recherches ont également révélé que les auteurs présumés d’infractions de violence voyagent de plus courtes distances que ceux de crimes contre les biens (LeBeau, 1987; Turner, 1969). L’étude a aussi établi que les distances parcourues varient en fonction de l’âge des inculpés. Les inculpés les plus jeunes voyagent le plus dans le cas des affaires de violence et le moins dans le cas des affaires contre les biens. Des résultats similaires ont été obtenus dans de nombreuses recherches étrangères (Groff et McEwen, 2005; Wiles et Costello, 2000; Chapin et Brazil, 1969; Harries, 1999). La distance médiane parcourue varie également selon l’étroitesse du lien qui unit l’inculpé et la victime. Les inculpés qui connaissent leur victime voyagent peu alors que les inculpés qui ne connaissent pas leur victime parcourent les plus grandes distances et convergent vers le centre-ville.
Les résultats de recherche qui émanent du contexte montréalais soutiennent les résultats de recherche britanniques qui indiquent que la plupart des déplacements des auteurs présumés sont relativement courts et que ceux-ci ne sont pas initiés par le crime, mais que le crime est le résultat d’opportunités se présentant au cours d’activités quotidiennes et de déplacements routiniers (Felson et Clark, 1998; Wiles et Costello, 2000). Les inculpés et leurs cibles varient en fonction du motif initial du déplacement — ou du non-déplacement dans le cas de la violence conjugale. À ce
titre, les trajets initiés dans le contexte du travail, de l’école et des loisirs offrent des opportunités criminelles spécifiques (Felson et Clark; 1998). Les trajets médians les plus longs enregistrés dans le cas des affaires de vols automobiles pourraient ainsi être associés à une criminalité plus organisée.
Les possibilités d’agissements criminels s’accroissent lorsque le modèle d’utilisation du terrain dans les quartiers favorise le crime (Hayslett-McCall, 2002). Les types d’aménagement qui ont été associés à la criminalité sont notamment le mélange de terrains résidentiels, commerciaux, industriels et vacants dans les quartiers, et l’existence de certains types d’établissements, comme les centres commerciaux et les bars. Les modèles de l’aménagement du territoire peuvent influer sur la criminalité en nuisant à la fonction de garde ou de contrôle social des habitants d’un quartier ou en créant des lieux privilégiés où peuvent s’exercer certaines activités, comme la consommation d’alcool dans les bars ou encore la vente ou la consommation de drogue dans des constructions désaffectées (Hayslett-McCall,
La répartition de la criminalité et les caractéristiques des trajets des inculpés sur le territoire de l’Île s’insèrent dans un contexte démographique, socioéconomique et physique unique à Montréal. Ces résultats soulignent l’importance de cibler les besoins particuliers des quartiers et de tenir compte de la diversité des villes canadiennes dans le développement de stratégies pour combattre le crime. Dans le contexte montréalais, il apparaît que le développement de mécanismes visant l’augmentation de l’efficacité collective de groupes démographiques particuliers pourrait favoriser l’implantation et la réussite d’initiatives en prévention de la criminalité.
Dans cette étude, on s’est intéressé à la répartition de la criminalité et des facteurs démographiques et socioéconomiques étudiés dans le Recensement de 2001. Cette étude présente un premier point dans le temps, aussi atil été impossible d’examiner l’évolution des taux de criminalité des quartiers et des caractéristiques connexes. L’accessibilité des données limite les possibilités d’analyse. Au cours des prochaines années, par l’entremise du Programme DUC 2.2, qui offrira une accessibilité accrue aux données géocodées de la criminalité, débutera l’accumulation des séries spatiotemporelles. L’avènement du Recensement de 2006 permettra également d’obtenir de nouvelles données démographiques et socioéconomiques à l’échelon des SR. Ces données offriront la possibilité dans les études futures du territoire de l’île de Montréal de s’attarder à l’examen de l’évolution qui s’opère dans le temps et, par conséquent, de s’attarder à l’ordre causal des facteurs. La pauvreté sur l’île de Montréal a connu un déplacement spatial au cours des 20 dernières années (Heisz, 2005), mais qu’en est-il de la criminalité? Certaines questions méritent qu’on s’y attarde : Quels ont été les facteurs associés au déplacement de la pauvreté à l’échelon des quartiers? Quel est l’impact de la polarisation et de la persistance de la pauvreté à l’échelon des quartiers? Cette pauvreté s’est-elle également accompagnée de changements dans la composition et les niveaux de criminalité? Quels sont les quartiers à risque? Quels sont les groupes démographiques les plus à risque de connaître une période de faible revenu au cours des prochaines années? Il importe aussi de comprendre les facteurs de changement au fil des ans pour élaborer des stratégies de prévention et de réduction de la criminalité et pour évaluer les programmes en place.
L’étude a présenté les premiers travaux descriptifs sur le trajet des inculpés à l’aide des technologies de l’information géographique sur l’île de Montréal. Ces résultats ont permis de constater que la répartition des concentrations des résidences des inculpés ne diffère que très peu selon la relation avec la victime. Cela soulève la question suivante : Est-ce que ces concentrations sont le reflet d’un nombre limité d’individus très actifs qui se déplacent ou des points chauds attribuables à nombre élevé de délinquants? Des recherches futures incluant le couplage des informations du Programme DUC 2.2 sur les inculpés pourraient permettre d’éclairer cette question. De plus, les études futures devront examiner le triangle victime-inculpé-lieu d’infraction. Des résultats de recherche laissent croire que ce sont les mêmes individus qui sont victimes et inculpés (Hough et Mayhew, 1983; Esbensen et Huizinga, 1991; Lauritsen, Sampson, et Laub, 1991). Selon l’ESG, 40 % des victimes ont été victimisées plus d’une fois (Gannon et Mihorean, 2005). Les cas de victimisation multiple sont étroitement liés aux opportunités criminelles, ce qui laisse entrevoir qu’une meilleure connaissance des circonstances de la victimisation multiple permettrait de développer des stratégies de prévention ayant un plus grand impact à l’échelon de la collectivité. De plus, les données géocodées disponibles en 2001 représentent les personnes inculpées uniquement et non l’ensemble des auteurs
présumés. Il serait intéressant d’examiner la concordance de la répartition spatiale des personnes identifiées dans des affaires criminelles et contre lesquelles aucune accusation formelle n’est déposée.
Cette étude réalisée à l’aide des données policières offre une image spécifique. Pour mieux comprendre les facteurs liés à la répartition de la criminalité, il faut avoir accès à des ensembles de données provenant de diverses sources. Dans les années à venir, il serait intéressant d’examiner à l’échelon des quartiers les informations recueillies dans le cadre d’enquêtes auprès des victimes et des délinquants, qui à leur tour, offriront une image susceptible de mener à de nouvelles stratégies de prévention du crime.
D’autres travaux de recherche s’intéressant à la capacité des collectivités à déployer leur capital humain et social, et de le transformer en efficacité collective seront également nécessaires. Au fur et à mesure que des études en cartographie de la criminalité dans le contexte canadien seront réalisées, il sera intéressant d’examiner les mécanismes à l’œuvre à l’échelon des quartiers qui présentent de nombreux facteurs de risques sans toutefois enregistrer des taux de criminalité élevés, cette examen permettra de mieux comprendre la dynamique de l’efficacité collective.
Le Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire (DUC 2) sert à recueillir des données détaillées sur les diverses affaires criminelles signalées à la police, incluant les caractéristiques des affaires, des auteurs présumés et des victimes. Le Service de police de la Ville de Montréal participe au Programme DUC 2 depuis 1992.
Dans ce programme, un maximum de quatre infractions peut être consigné dans la base de données pour une même affaire criminelle. Les infractions choisies sont classées selon leur degré de gravité, aspect lié à la peine maximale que prévoit le Code criminel.
Les analyses des grandes catégories d’infractions (crimes avec violence, crimes contre les biens, infractions relatives aux drogues et autres infractions au Code criminel) que présente l’étude portent sur l’infraction la plus grave dans chaque affaire. Il en est de même pour les taux de criminalité diffusés annuellement par le Centre canadien de la statistique juridique (CCSJ). Dans un tel classement des infractions, une plus grande priorité est accordée aux crimes avec violence qu’aux crimes contre les biens. Par conséquent, les infractions moins graves peuvent être sous-représentées lorsque seule l’infraction la plus grave est considérée.
La majorité des analyses entreprises dans cette étude sont basées sur les grandes catégories d’infractions, telles que les infractions de violence et les infractions contre les biens, où seulement l’infraction la plus grave est retenue pour chaque affaire. Toutefois, lorsqu’un type d’infraction seul est considéré, toutes les affaires dans lesquelles l’infraction est déclarée sont incluses, quels que soient la gravité ou le classement de l’infraction dans l’affaire. Grâce à cette méthode, on obtient une représentation plus complète de la répartition spatiale des types d’infractions individuelles. À titre d’exemple, le tableau 1 présente la répartition de certains types d’infractions, comme le vol de 5 000 $ et moins, le vol de plus de 5 000 $, le vol d’automobile, le vol à l’étalage, l’introduction par effraction, les infractions relatives aux drogues, le méfait, l’incendie criminel, la prostitution, le vol qualifié, les voies de fait simples, l’agression sexuelle, l’homicide et les voies de fait graves.
L’étude porte sur la plupart des infractions au Code criminel et l’ensemble des infractions à la Loi réglementant certaines drogues et autres substances, mais elle exclut les infractions à d’autres lois fédérales et provinciales et aux règlements municipaux. Sont également exclues les infractions au Code criminel pour lesquelles il n’y a pas de modèle prévu de répartition spatiale ou de données permettant de les
situer. Par exemple, le tribunal est normalement considéré comme le lieu des infractions contre l’administration de la justice, telles que la violation des conditions de la liberté sous caution ou de la probation et le défaut de comparaître. Pour les appels téléphoniques harcelants ou menaçants, le lieu de l’affaire consigné est souvent le point de réception de l’appel, et pour la conduite avec facultés affaiblies, c’est le lieu de l’arrestation qui est probablement plus susceptible d’être consigné (par exemple, les arrestations lors d’un barrage routier). Au total, plus de 12 000 infractions ont été exclues en 2001 et plus de 13 000 infractions en 2004.
Le 15 mai 2001, Statistique Canada a mené son Recensement de la population pour brosser le tableau statistique du Canada et de ses habitants. Le recensement permet de produire les chiffres de population et des logements non seulement à l’échelon du Canada, mais à ceux des provinces et territoires et des régions plus petites, comme les villes ou leurs quartiers. Le recensement fournit également des données sur les caractéristiques démographiques, sociales et économiques du pays.
Les données socioéconomiques détaillées utilisées dans la présente étude proviennent du questionnaire complet du recensement destiné à un échantillon de 20 % des ménages. On y exclut la population en établissement, c’est-à-dire les personnes se trouvant dans les hôpitaux, les maisons de soins infirmiers, les prisons et les autres établissements.
Données sur l’utilisation du sol de l’île de Montréal
Les données sur l’utilisation du sol sont employées pour calculer les proportions de quartiers à vocation commerciale, résidentielle multifamiliale ou résidentielle unifamiliale. Les données sur l’utilisation du sol sont le portrait de l’utilisation réelle des territoires urbains, alors que les données sur le zonage sont le reflet de l’utilisation désirée et règlementée. Les parcelles de l’utilisation du sol ont fait l’objet d’une agrégation à l’échelon des quartiers afin de calculer ces proportions. Elles couvrent 438 km 2 , soit 87,6 % des 500 km 2 de l’île. Les données sur l’utilisation du sol proviennent de la base de données la plus récente du Service de la géomatique de la Communauté métropolitaine de Montréal, et datent de 2005. Les données de l’utilisation du sol de 2001 n’ayant pas été archivées.
Afin de compléter l’image des données sur l’utilisation du sol, des données sur le zonage sont employées. Les données sur le zonage, qui proviennent du Service d’urbanisme de la Ville de Montréal, permettent de couvrir 40 km 2 additionnels. Au total, les données sur l’utilisation du sol couvrent 96 % du territoire de l’île. Les secteurs de recensement (SR) qui demeurent non couverts sont concentrés dans les arrondissements de l’Île-Bizard (SR 550.2, 550.3 et 550.4) et une partie de l’arrondissement de Pointe-Claire (SR 450.0, 451.0 et 452.0).
La Division du registre des entreprises de Statistique Canada a fourni l’ensemble des adresses des débits de boissons sur l’île de Montréal en 2001 (code 7224 du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord). Les débits de boissons incluent les établissements, qu’il est convenu d’appeler bars, tavernes ou débits de boissons, dont l’activité principale consiste à préparer et à servir des boissons alcoolisées destinées à une consommation immédiate.
Variables de la criminalité
Dans les territoires urbains, les affaires criminelles sont souvent concentrées au centre-ville ou à proximité, où la population résidentielle est relativement clairsemée, mais où l’on peut observer de fortes concentrations de gens qui travaillent ou se livrent à d’autres activités. Les taux fondés uniquement sur le nombre de résidents exagèrent la criminalité propre à ces quartiers du noyau urbain, puisqu’ils ne tiennent pas compte de toute la population à risque de ces quartiers.
Pour jauger avec plus de précision les risques de criminalité dans les SR, les taux de criminalité sont fondés sur la population à risque. On obtient une approximation de la population à risque en additionnant le nombre de travailleurs et le nombre de résidents dans chacun des SR. Les taux fondés sur la combinaison de ces chiffres rendent plus fidèlement compte de toute la population exposée au crime, c’est-à-dire de la population qui peut en être la cible. La présente étude reprend donc l’approche privilégiée lors du projet de recherche de Winnipeg 8 .
• Taux d’infractions de violence. Les infractions de violence incluent les homicides, les tentatives de meurtre, les agressions sexuelles, les voies de fait, les infractions entraînant une perte de liberté, les vols qualifiés, les extorsions, le harcèlement criminel, les menaces, les infractions impliquant des explosifs causant la mort ou des lésions corporelles et les autres crimes de violence.
• Taux d’infractions contre les biens. Les infractions contre les biens incluent les crimes d’incendie, les introductions par effraction, les vols de 5 000 $ et moins, les vols de plus de 5 000 $, les vols d’automobiles, la possession de biens volés, les fraudes et les méfaits.
• Taux d’accusation. Les analyses axées sur le lieu de résidence de l’inculpé et de son trajet vers le lieu de perpétration tiennent compte de la population résidentielle uniquement. La population résidentielle, qui provient du recensement, permet d’établir les caractéristiques des gens qui vivent dans les quartiers, d’observer les facteurs de risque et de protection socioéconomiques et démographiques en regard de la criminalité auxquels sont exposés les individus qui vivent dans ces quartiers.
Variables du Recensement de la population de 2001
Variables des caractéristiques démographiques
• Hommes de 15 à 24 ans en proportion de l’ensemble de la population du quartier. Ce groupe d’âge est le plus à risque de perpétrer une infraction (figure 2). À Montréal en 2001, environ 33 % de tous les auteurs présumés identifiés étaient des hommes de 15 à 24 ans, alors qu’ils ne représentaient que 14 % de la population totale. Ces hommes de 15 à 24 ans avaient commis 28 % des crimes avec violence et 33 % des crimes contre les biens déclarés.
• Pourcentage de la population du quartier qui est âgée de 65 ans et plus. Les résultats de l’Enquête sociale générale (ESG) sur la victimisation semblent indiquer que les taux nationaux de victimisation criminelle sont relativement faibles chez les personnes âgées par rapport à l’ensemble de la population, bien qu’elles disent se sentir moins en sécurité (Gannon et Mihorean, 2005).
• Pourcentage de personnes célibataires du quartier. Il s’agit des personnes célibataires qui sont âgées de 15 ans et plus qui n’ont jamais été mariées. D’après l’ESG de 2004, les célibataires soient plus vulnérables à la violence. Cette situation tient en partie au fait que les célibataires ont tendance à participer plus souvent à des activités en soirée et qu’ils sont généralement plus jeunes, soit deux facteurs fortement liés à un risque de victimisation plus élevé. En 2004, les personnes qui participaient à au moins 30 activités en soirée à tous les mois ont également affiché les plus forts taux de victimisation (174 pour 1 000 habitants) avec violence; ce taux était quatre fois plus élevé que celui enregistré pour les personnes participant à moins de 10 activités en soirée par mois (44 incidents pour 1 000 habitants).