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canidata.fr

Qualité

Un score, pas une promesse

Chaque dataset est noté sur quatre dimensions mesurables. Les défauts connus sont publiés, pas masqués : c'est la condition d'une donnée digne de confiance.

Les quatre dimensions

Complétude

Part des enregistrements dont les champs clés sont renseignés.

Unicité

Absence de doublons et stabilité des identifiants (slugs immuables).

Fraîcheur

Écart entre l'instantané publié et la dernière collecte source.

Cohérence

Conformité aux référentiels (régions, races) et aux contraintes de type.

Contrôles publiés

La qualité sert aussi le maillage interne

Un lien réseau n'est utile que si la clé derrière ce lien reste stable. Les contrôles canidata protègent les pages consommatrices : fiches races, observatoire, recherche d’élevages et articles qui citent les indicateurs.

Stabilité des identifiants

slug non réattribué

Les références et jointures par slug restent valides après mise à jour.

Normalisation territoriale

13 régions canoniques

Les cartes et comparaisons régionales évitent les doublons de libellé.

Minimisation des données

aucune coordonnée contact

Les usages publics restent centrés sur l’activité, pas sur des données personnelles.

Fraîcheur observable

/api/v1/status

Les sites consommateurs peuvent afficher ou surveiller la date du dernier instantané.

Éleveuse consultant une tablette pour suivre des données de portée
Les contrôles qualité partent d'usages concrets : disponibilité, localisation, race et fraîcheur.
Contrôle avant diffusion
monthly snapshot
Contrôle avant diffusion Ingestion brut Validation schéma Scoring 4 axes Publication réseau

Scores par dataset

Global 96/100
Complétude 98/100
Unicité des slugs 100/100
Fraîcheur 92/100
Cohérence des agrégats 95/100
Global 88/100
Complétude région 91/100
Normalisation région 100/100
Couverture géocodage 51/100
Fiabilité races produites 90/100
Global 92/100
Couverture territoriale 100/100
Normalisation 100/100
Base de rattachement 89/100
Fraîcheur 92/100
Cas concret

Normaliser 13 régions

À la source, le champ region mélangeait casse, accents et espaces parasites. Trois écritures d'« Occitanie » empêchaient toute agrégation fiable. canidata applique une table canonique de 13 régions et expose un region_slug stable.

Avant — donnée brute

source
[
  { "region": "Occitanie" },
  { "region": "occitanie" },
  { "region": "occitanie " },
  { "region": "Auvergne-Rhone-Alpes" },
  { "region": "auvergne-rhone-alpes" }
]

Après — normalisé

canidata
[
  { "region": "Occitanie",            "region_slug": "occitanie" },
  { "region": "Occitanie",            "region_slug": "occitanie" },
  { "region": "Occitanie",            "region_slug": "occitanie" },
  { "region": "Auvergne-Rhône-Alpes", "region_slug": "auvergne-rhone-alpes" },
  { "region": "Auvergne-Rhône-Alpes", "region_slug": "auvergne-rhone-alpes" }
]

Cette transformation est appliquée de façon déterministe au moment du seed, versionnée (voir changelog v1.0.2) et reproductible.