La note affectée aux mesures devra toujours être accompagnée des éléments de méthode utilisés pour leur détermination.
Ce critère rassemble tout ce qui caractérise l’absence de données attendues ou leur présence à tort.
Ce critère ou ses deux sous-critères peuvent se mesurer pour chaque classe d’objets, attribut ou relation que l’on désire évaluer.
Données excédentaires présentes dans le jeu de données
Données absentes d’un jeu de données
Données excédentaires présentes dans le jeu de données
Indication qu’un élément figure à tort dans les données.
Nombre d’éléments d’un jeu de données ou d’un échantillon qui n’auraient pas dû y figurer.
Nombre d’éléments en excès dans le jeu de données ou dans l’échantillon par rapport au nombre d’éléments qui auraient dû être présents.
Nombre total de duplications d’objets au sein des données.
Données absentes d’un jeu de données
Indicateur qui montre qu’un élément spécifique est absent des données.
Comptage de tous les éléments qui auraient dû figurer dans le jeu de données ou dans l’échantillon et qui en sont absents.
Nombre d’éléments manquants du jeu de données ou de l’échantillon par rapport au nombre d’éléments qui auraient dû y figurer.
Nombre total d’éléments en excès ou manquant dans le jeu de données par rapport au nombre total d’objets du jeu de données.
Si appliqué à une donnée, par ordre d'importance.
Nombre total d’éléments en excès ou manquant dans le jeu de données par rapport au nombre total d’objets du jeu de données.
Le tableau synoptique comprends 15 critères, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (critère le plus important) à 15 (critère le moins important)
Niveau d'exigence pour le critère, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) le critère est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Ce critère s’intéresse à la dimension temporelle des attributs d’objets d’une base de données géographiques. Il en vérifie la précision temporelle ainsi que la cohérence logique et chronologique.
Exactitude des mesures temporelles décrites par rapport aux valeurs acceptées ou reconnues comme vraies.
Justesse de la chronologie des événements.
Validité des données en ce qui concerne les aspects temporels.
La mesure temporelle peut être soit un point défini dans le temps, soit une durée. Par mesure temporelle, on entend toute information de temps se composant d’un ou plusieurs des éléments suivants : jour ; semaine (de 1 à 52) ; mois ; année ; heure (minute, seconde) ; jour de la semaine.
La conformité du format des dates et heures n’est pas évaluée ici et relève du critère de cohérence logique.
Exactitude des mesures temporelles décrites par rapport aux valeurs acceptées ou reconnues comme vraies.
Demi-longueur de l’intervalle défini par deux limites inférieure et supérieure, dans laquelle la valeur véritable de l’instance temps se situe avec une probabilité de 95 %.
L’exactitude de la mesure temporelle est toujours exprimée dans la même unité que l’attribut. Si l’attribut correspond à une date, l’exactitude sera donnée en jours. Si l’attribut correspond à une heure (par exemple heure de passage d’un transport collectif), l’exactitude sera indiquée en minutes.
Justesse de la chronologie des événements.
Indication qu’un élément est ordonné de manière incorrecte par rapport aux autres éléments.
Validité des données en ce qui concerne les aspects temporels.
Indication qu’un élément n’est pas conforme à son domaine de valeurs.
Indication qu’un élément est conforme à son domaine de valeurs.
Comptage de tous les éléments du jeu de données qui ne sont pas conformes à leur domaine de valeurs.
Nombre d’éléments du jeu de données qui sont conformes à leur domaine de valeurs par rapport au nombre total d’éléments du jeu de données.
Nombre d’éléments du jeu de données qui ne sont pas conformes à leur domaine de valeurs par rapport au nombre total d’éléments du jeu de données.
Si appliqué à une donnée, par ordre d'importance.
Demi-longueur de l’intervalle défini par deux limites inférieure et supérieure, dans laquelle la valeur véritable de l’instance temps se situe avec une probabilité de 95 %.
L’exactitude de la mesure temporelle est toujours exprimée dans la même unité que l’attribut. Si l’attribut correspond à une date, l’exactitude sera donnée en jours. Si l’attribut correspond à une heure (par exemple heure de passage d’un transport collectif), l’exactitude sera indiquée en minutes.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Nombre d’objets ordonnés de manière correcte par rapport aux autres éléments (ou dont les attributs sont ordonnés de manière correcte) par rapport au nombre total d’objets du jeu de données.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Nombre d’éléments du jeu de données qui sont conformes à leur domaine de valeurs par rapport au nombre total d’éléments du jeu de données.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
La précision thématique se défiit comme la précision des attributs quantitatifs, la justesse des attributs non quantitatifs et la justesse de classement. Ce critère s’adresse, non plus aux objets eux-mêmes, mais aux informations qu’ils portent.
Comparaison des classes attribuées aux entités ou à leurs attributs par rapport à l'univers du discours (par exemple, monde réel ou données de référence) .
Mesure permettant d'établir si les valeurs d’un attribut non quantitatif sont correctes ou pas.
Proximité de la valeur d'un attribut par rapport à la valeur vraie ou reconnue comme vraie.
Les attributs de datation font l'objet d'un autre critère de qualité, (le critère « qualité temporelle»).
Comparaison des classes attribuées aux entités ou à leurs attributs par rapport à l'univers du discours (par exemple, monde réel ou données de référence) .
Nombre d'entités classées de manière erronée.
Nombre d'entités classées de manière incorrecte par rapport au nombre d'entités devant fiurer dans la classe.
Nombre d'entités correctement classées par rapport au nombre d'entités qui doit fiurer dans la classe.
Matrice indiquant le nombre d'éléments de la classe i classés sous la classe j.
Matrice indiquant le nombre d'éléments de la classe i classés sous la classe j, divisé par le nombre d'éléments de la classe i, exprimé en pourcentages.
Coefficient destiné à mesurer le degré d'accord d'affectation aux classes en supprimant les classements erronés.
Mesure permettant d'établir si les valeurs d’un attribut non quantitatif sont correctes ou pas.
Nombre total de valeurs d'attribut erronées dans la partie concernée du jeu de données.
Nombre de valeurs d'attributs signalées comme étant incorrectes par rapport au nombre total de valeurs.
Nombre de valeurs d'attributs correctes par rapport au nombre total de valeurs.
Proximité de la valeur d'un attribut par rapport à la valeur vraie ou reconnue comme vraie.
Demi-longueur de l'intervalle défini par une limite supérieure et inférieure, dans laquelle la valeur véritable se situe avec une probabilité de 95% ; exprimée dans l’unité de l’attribut.
Les attributs de datation font l'objet d'un autre critère de qualité, (le critère « qualité temporelle»).
Si appliqué à une donnée, par ordre d'importance.
Matrice indiquant le nombre d'éléments de la classe i classés sous la classe j, divisé par le nombre d'éléments de la classe i, exprimé en pourcentages.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Nombre de valeurs d'attributs correctes par rapport au nombre total de valeurs.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Demi-longueur de l'intervalle défini par une limite supérieure et inférieure, dans laquelle la valeur véritable se situe avec une probabilité de 95% ; exprimée dans l’unité de l’attribut.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
La cohérence logique se défiit comme le degré de cohérence
interne des données selon des règles de modélisation et les règles inhérentes à la spécifiation de produit. De manière schématique, ce critère s’attache à qualifir « l’utilisabilité » technique des données.
Ensemble des valeurs (listes prédéfinies, intervalles) autorisées pour un attribut : cet ensemble est défini par une liste d’éléments énumérés ou une (ou plusieurs) condition(s) nécessaire(s) et suffiante(s) d’appartenance.
Ce sous-critère identifi tous les écarts aux règles implicites ou explicites du schéma conceptuel. Ces règles peuvent être soit décrites dans les spécifcations, soit implicites car correspondant à une compréhension commune du monde réel.
Indication qu’un élément ne se conforme pas aux règles du schéma conceptuel.
Indication qu’un élément se conforme aux règles du schéma conceptuel.
Comptage de tous les éléments du jeu de données qui ne se conforment pas aux règles du schéma conceptuel.
Nombre d’éléments du jeu de données qui ne sont pas conformes aux règles du schéma conceptuel par rapport au nombre total d’éléments devant fiurer dans le jeu de données (selon le schéma conceptuel).
Nombre d’éléments du jeu de données conformes aux règles du schéma conceptuel par rapport au nombre total d’éléments.
Comptage du nombre de chevauchements de surfaces non valides (« non valide » signifi que les objets des deux classes considérées ne devraient pas se chevaucher, selon les spécifiations par exemple).
Des chevauchements entre objets d’une même classe seront comptabilisés comme erreurs topologiques.
Appartenance des valeurs d’attributs aux plages/domaines de valeurs spécifies
Indication qu’un élément n’est pas conforme à son domaine de valeurs.
Indication qu’un élément est conforme à son domaine de valeurs.
Comptage de tous les éléments du jeu de données qui ne sont pas conformes à leur domaine de valeurs.
Nombre d’éléments du jeu de données qui sont conformes à leur domaine de valeurs par rapport au nombre total d’éléments du jeu de données.
Nombre d’éléments du jeu de données qui ne sont pas conformes à leur domaine de valeurs par rapport au nombre total d’éléments du jeu de données.
Adéquation avec la structure physique du jeu de données
Indication que le stockage des éléments entre en conflt avec la structure physique du jeu de données.
Comptage de tous les éléments du jeu de données dont le stockage entre en conflt avec la structure physique du jeu de données.
Nombre d’éléments du jeu de données dont le stockage entre en conflt avec la structure physique du jeu de données divisé par le nombre total d’éléments.
Exactitude des caractéristiques topologiques du jeu de données.
Comptage des connexions arc-noeud erronées.
Nombre de connexions arc-noeud erronées par rapport au nombre de connexions supposées.
Comptage des éléments du jeu de données disjoints en raison de ligne trop courte par rapport à une tolérance donnée.
Comptage des éléments du jeu de données disjoints en raison de lignes trop longues.
Comptage de toutes les micro-surfaces non valides.
Comptage de toutes les auto-intersections non valides.
Comptage de tous les éléments des données qui se chevauchent entre eux de façon illégitime. Cela concerne tout type de géométrie : doublon de points, chevauchements de surfaces, segment commun à deux arcs.
Si appliqué à une donnée, par ordre d'importance.
Nombre d’éléments du jeu de données qui sont conformes à leur domaine de valeurs par rapport au nombre total d’éléments du jeu de données.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Indication que le stockage des éléments entre en conflt avec la structure physique du jeu de données.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Nombre de connexions arc-noeud erronées par rapport au nombre de connexions supposées.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Comptage de toutes les micro-surfaces non valides.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Comptage de toutes les auto-intersections non valides.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Comptage de tous les éléments des données qui se chevauchent entre eux de façon illégitime. Cela concerne tout type de géométrie : doublon de points, chevauchements de surfaces, segment commun à deux arcs.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
La précision de position se défiit comme la précision de la position des entités au sein d’un système de référence spatial. Elle concerne aussi bien la position d’une entité prise isolément que sa position par rapport aux objets qui l’entourent.
Proximité des valeurs de coordonnées reportées par rapport aux valeurs vraies ou reconnues en tant que telles.
Proximité des positions relatives des entités dans un jeu de données par rapport à leurs positions relatives respectives vraies ou reconnues en tant que telles.
Distance entre une position mesurée et ce que l’on considère comme étant la véritable position correspondante.
Correspond à « l’écart en position » de l’arrêté du 16 septembre 2003.
La précision de position de données matricielles est la proximité des valeurs de leur position spatiale par rapport aux positions vraies ou reconnues en tant que telles.
Proximité des valeurs de coordonnées reportées par rapport aux valeurs vraies ou reconnues en tant que telles.
Valeur moyenne des incertitudes de position pour un ensemble de positions.
Nombre d’incertitudes de position au-dessus d’un seuil donné pour un ensemble de positions rapporté au nombre total de positions mesurées.
Rayon décrivant un cercle, dans lequel l’emplacement véritable du point se situe avec une certaine probabilité.
Rayon d’un cercle autour d’un point donné, dans lequel la valeur véritable se situe avec une probabilité P.
Valeur moyenne des incertitudes de position à l’exclusion des valeurs aberrantes, associée au nombre d’incertitudes au-dessus d’un seuil donné.
Permet de donner simultanément la notion de précision et la garantie d’une dispersion acceptable.
Proximité des positions relatives des entités dans un jeu de données par rapport à leurs positions relatives respectives vraies ou reconnues en tant que telles.
Évaluation des erreurs aléatoires d’une entité du relief à une autre dans le même jeu de données ou sur la même carte par rapport à un référentiel vertical commun.
Évaluation des erreurs aléatoires d’une entité dans la position horizontale par rapport à une autre dans le même jeu de données ou sur la même carte.
Si appliqué à une donnée, par ordre d'importance.
Valeur moyenne des incertitudes de position pour un ensemble de positions.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?
Valeur moyenne des incertitudes de position à l’exclusion des valeurs aberrantes, associée au nombre d’incertitudes au-dessus d’un seuil donné.
Permet de donner simultanément la notion de précision et la garantie d’une dispersion acceptable.
Le tableau synoptique comprends 15 indicateurs, qu'il est possible d'ordonner selon leur importance pour la donnée, de 1 (indicateur le plus important) à 15 (indicateur le moins important)
Niveau d'exigence pour l'indicateur, de 0 (niveau d'exigence très faible) à 5 (niveau d'exigence très fort)
L'importance intrasèque du critère peut varier selon l'usage de la donnée; pour quel(s) usage(s) ce critère est-il important ?
A quelle(s) condition(s) l'indicateur est-il valable ? Quelle(s) précaution(s) d'interprétation ?
Si la donnée respecte un standard, quelles évolutions de ce standard permettraient un meilleur respect du critère, de l'indicateur ?
Quelles sont les données externes (registres par exemple) nécessaires à la mesure de l'indicateur ?
Quels sont les outils/données dont l'existence serait souhaitable pour faciliter la mesure de l'indicateur ?