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1 Ce Dashboard présente les principaux résultats de suivi de mouvement de la population dans la province du Nord-Kivu à l’issue du 5ème cycle d’évaluation conduit par la DTM. Ces évaluations ont été réalisées à travers un exercice de collecte de données conduit du 17 septembre au 11 novembre 2020, en collaboration avec l’ONG locale AIDES (Action et Intégration pour le Développement et l’Encadrement Social) et la Division Provinciale des Affaires Humanitaires (DIVAH Nord-Kivu). Lors ce cycle, un total de 4 327 villages, couvrant 31 zones de santé, a été évalué grâce à 13 302 informateurs clés. n Tableau de bord de Suivi de mobilité - Évaluation des villages République démocratique du Congo - Province du Nord-Kivu 5ème cycle, septembre - novembre 2020 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! 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! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! WALIKALE LUBERO OICHA MASISI RUTSHURU BENI NYIRAGONGO BUTEMBO GOMA PINGA WALIKALE KIBUA ITEBERO KAYNA MANGUREDJIPA MUSIENENE KIBIRIZI BINZA OICHA MWESO MUTWANGA MASISI ALIMBONGO BIENA LUBERO BAMBO MABALAKO VUHOVI KYONDO RUTSHURU KIROTSHE KATOYI KALUNGUTA KAMANGO BIRAMBIZO NYIRAGONGO RWANGUBA MASEREKA KARISIMBI BENI GOMA NORD-KIVU Lac Edouard MANIEMA SUD-KIVU ITURI UGANDA ¯ 72 - 93 0 40 80 20 Limite de la Province Couverture Zone de Santé Individus déplacés Individus retournés Informateurs clés Villages évalués 1 061 365 755 992 4 327 13 302 de la province couverte femmes et enfants 67% 78% INTRODUCTION Accès à 1 2 3 Perceptions des besoins prioritaires: PDIs Carte 1: Couverture DTM du Nord-Kivu, par Zone de Santé (ZS) estimés en famille d’acceuil dont 68% lors de derniers 18 mois l’eau potable santé vivres Accès à la Accès aux TSHOPO Grandes villes ! Villags evalues Limite de la Province Limite des territoires 0 1 - 54 55 - 71 72 - 93 94 - 100 Couverture Zone de Santé 88 463 35 182 PDIs en site sous coordination PDIs estimées en site spontané

Date de creation: 20 novembre 2020 République …...2021/01/29  · ± Kilom etr s! 25 2 6- 5 - 84 85 - 94 5 - 1 0 Grand esvi l! Vi la esv u Limi e des t rritoires L im t ed la prov

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Page 1: Date de creation: 20 novembre 2020 République …...2021/01/29  · ± Kilom etr s! 25 2 6- 5 - 84 85 - 94 5 - 1 0 Grand esvi l! Vi la esv u Limi e des t rritoires L im t ed la prov

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Ce Dashboard présente les principaux résultats de suivi de mouvement de la population dans la province du Nord-Kivu à l’issue du 5ème cycle d’évaluation conduit par la DTM. Ces évaluations ont été réalisées à travers un exercice de collecte de données conduit du 17 septembre au 11 novembre 2020, en collaboration avec l’ONG locale AIDES (Action et Intégration pour le Développement et l’Encadrement Social) et la Division Provinciale des Affaires Humanitaires (DIVAH Nord-Kivu). Lors ce cycle, un total de 4 327 villages, couvrant 31 zones de santé, a été évalué grâce à 13 302 informateurs clés.

F-3: Indice de pression

Tableau de bord de Suivi de mobilité - Évaluation des villagesRépublique démocratique du Congo - Province du Nord-Kivu5ème cycle, septembre - novembre 2020

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BENI

NYIRAGONGO

BUTEMBO

GOMA

PINGA

WALIKALEKIBUA

ITEBERO

KAYNA

MANGUREDJIPA

MUSIENENE

KIBIRIZIBINZA

OICHA

MWESO

MUTWANGA

MASISI

ALIMBONGO

BIENA

LUBERO

BAMBO

MABALAKO

VUHOVI

KYONDO

RUTSHURU

KIROTSHE

KATOYI

KALUNGUTA

KAMANGO

BIRAMBIZO

NYIRAGONGO

RWANGUBA

MASEREKA

KARISIMBI

BENI

GOMA

NORD-KIVU

Lac Kivu

Lac Edouard

TSHOPO

MANIEMA

SUD-KIVU

ITURI

RWANDA

UGANDA

BURUNDI

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1 - 54

55 - 71

72 - 93

94 - 1000 40 8020

Kilometres

Grandes villes

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République Démocratique du CongoProvince du Nord-Kivu Couverture Mobility Tracking - Octobre 2020: Résultats Clés

Date de creation: 11 Decembre 2020

Disclaimer: Cette carte est fournie à des fins d’illustration uniquement. Les limites administratives et les noms indiqués et les désignations utilisées sur cette carte n’impliquent pas l’approbation ou l’acceptation officielle de l’OIM

Données sources: OIMwww.iom.int | [email protected]

Villags evalues

Limite de la Province

Limite des territoires

Couverture Zone de Santé

Individus déplacés Individus retournés

Informateurs clés Villages évalués

1 061 365 755 992

4 32713 302

de la province couverte femmes et enfants67%78%

INTRODUCTION

Accès à 1 2 3

Perceptions des besoins prioritaires:

PDIs

Carte 1: Couverture DTM du Nord-Kivu, par Zone de Santé (ZS)

estimés en famille d’acceuil dont 68% lors de derniers 18 mois

l’eau potable santé vivresAccès à la Accès aux

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ITEBERO

KAYNA

MANGUREDJIPA

MUSIENENE

KIBIRIZIBINZA

OICHA

MWESO

MUTWANGA

MASISI

ALIMBONGO

BIENA

LUBERO

BAMBO

MABALAKO

VUHOVI

KYONDO

RUTSHURU

KIROTSHE

KATOYI

KALUNGUTA

KAMANGO

BIRAMBIZO

NYIRAGONGO

RWANGUBA

MASEREKA

KARISIMBI

BENI

GOMA

NORD-KIVU

Lac Kivu

Lac Edouard

TSHOPO

MANIEMA

SUD-KIVU

ITURI

RWANDA

UGANDA

BURUNDI

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Kilometres

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République Démocratique du CongoProvince du Nord-Kivu Couverture Mobility Tracking - Octobre 2020: Résultats Clés

Date de creation: 11 Decembre 2020

Disclaimer: Cette carte est fournie à des fins d’illustration uniquement. Les limites administratives et les noms indiqués et les désignations utilisées sur cette carte n’impliquent pas l’approbation ou l’acceptation officielle de l’OIM

Données sources: OIMwww.iom.int | [email protected]

Villags evalues

Limite de la Province

Limite des territoires

Couverture Zone de Santé

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GOMA

PINGA

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ITEBERO

KAYNA

MANGUREDJIPA

MUSIENENE

KIBIRIZIBINZA

OICHA

MWESO

MUTWANGA

MASISI

ALIMBONGO

BIENA

LUBERO

BAMBO

MABALAKO

VUHOVI

KYONDO

RUTSHURU

KIROTSHE

KATOYI

KALUNGUTA

KAMANGO

BIRAMBIZO

NYIRAGONGO

RWANGUBA

MASEREKA

KARISIMBI

BENI

GOMA

NORD-KIVU

Lac Kivu

Lac Edouard

TSHOPO

MANIEMA

SUD-KIVU

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1 - 54

55 - 71

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94 - 1000 40 8020

Kilometres

Grandes villes

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République Démocratique du CongoProvince du Nord-Kivu Couverture Mobility Tracking - Octobre 2020: Résultats Clés

Date de creation: 11 Decembre 2020

Disclaimer: Cette carte est fournie à des fins d’illustration uniquement. Les limites administratives et les noms indiqués et les désignations utilisées sur cette carte n’impliquent pas l’approbation ou l’acceptation officielle de l’OIM

Données sources: OIMwww.iom.int | [email protected]

Villags evalues

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Miti-Murhesa

Nyantende

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MANIEMA

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République Démocratique du CongoProvince du Sud-Kivu Couverture mobility Tracking - Octobre 2020

Date de creation: 20 novembre 2020

Disclaimer: Cette carte est fournie à des fins d’illustration uniquement. Les limites administratives et les noms indiqués et les désignations utilisées sur cette carte n’impliquent pas l’approbation ou l’acceptation officielle de l’OIM

Couverture des zones de santé

3,534941,171784,902

84% de couvertureAvec un taux de

villagesévalués

Données sources: OIMwww.iom.int | [email protected]

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Pays

République Démocratique du CongoProvince du Sud-Kivu Couverture mobility Tracking - Octobre 2020

Date de creation: 20 novembre 2020

Disclaimer: Cette carte est fournie à des fins d’illustration uniquement. Les limites administratives et les noms indiqués et les désignations utilisées sur cette carte n’impliquent pas l’approbation ou l’acceptation officielle de l’OIM

Couverture des zones de santé

3,534941,171784,902

84% de couvertureAvec un taux de

villagesévalués

Données sources: OIMwww.iom.int | [email protected]

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Couverture des zones de santé

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WALIKALE

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GOMA

PINGA

WALIKALEKIBUA

ITEBERO

KAYNA

MANGUREDJIPA

MUSIENENE

KIBIRIZIBINZA

OICHA

MWESO

MUTWANGA

MASISI

ALIMBONGO

BIENA

LUBERO

BAMBO

MABALAKO

VUHOVI

KYONDO

RUTSHURU

KIROTSHE

KATOYI

KALUNGUTA

KAMANGO

BIRAMBIZO

NYIRAGONGO

RWANGUBA

MASEREKA

KARISIMBI

BENI

GOMA

NORD-KIVU

Lac Kivu

Lac Edouard

TSHOPO

MANIEMA

SUD-KIVU

ITURI

RWANDA

UGANDA

BURUNDI

¯

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1 - 54

55 - 71

72 - 93

94 - 1000 40 8020

Kilometres

Grandes villes

!

République Démocratique du CongoProvince du Nord-Kivu Couverture Mobility Tracking - Octobre 2020: Résultats Clés

Date de creation: 11 Decembre 2020

Disclaimer: Cette carte est fournie à des fins d’illustration uniquement. Les limites administratives et les noms indiqués et les désignations utilisées sur cette carte n’impliquent pas l’approbation ou l’acceptation officielle de l’OIM

Données sources: OIMwww.iom.int | [email protected]

Villags evalues

Limite de la Province

Limite des territoires

Couverture Zone de Santé

88 463 35 182PDIs en site souscoordination

PDIs estimées en site spontané

Page 2: Date de creation: 20 novembre 2020 République …...2021/01/29  · ± Kilom etr s! 25 2 6- 5 - 84 85 - 94 5 - 1 0 Grand esvi l! Vi la esv u Limi e des t rritoires L im t ed la prov

2

DÉPLACEMENTAu cours de ce 5ème cycle d’évaluation couvrant la période de septembre à novembre, les évaluations DTM ont permis de relever 1 061 365 Personnes Déplacées Internes (PDIs) en famille d’accueil et 35 182 personnes déplacées en site spontané dans la province du Nord-Kivu (C3). En prenant en compte les 88 463 personnes déplacées dans les sites sous la coordination de HCR et de l’OIM, il est estimé à 1 185 000 personnes le nombre de déplacés dans la province, soit environ 12% de la population totale du Nord-Kivu, d’après les statistiques de la Division Provinciale de la Santé (DPS). Selon nos modélisations, Le nombre total des PDIs dans la province a augmenté d’environ 250 000 (32%) depuis le début de 2019, dont 150 000 (19%) depuis le début de 2020. En moyenne, sur toute la province du Nord-Kivu, il est estimé que 69% des PDIs sont du genre féminin et 31% du genre masculin, dont 13% d’enfants de moins de cinq (5) ans.

Selon les données récoltées, les PDIs en famille d’accueil au Nord-Kivu se trouvent dans le territoire de Masisi (27% du total), Beni (19% dans le territoire, 4% dans la ville de Beni), Walikale (18%), Rutshuru (17%) et Lubero (17% dans le territoire, 3% à Butembo). Les sites spontanés recensés dans le cadre de cet exercice sont concentrés dans les territoires de Masisi et Rutshuru, ce qui est probablement lié à l’intensité des déplacements et des défis liés à l’accès à la terre dans ces territoires. Comme pour la répartition de la population générale, on constate que la moitié (50%) de la population déplacée en famille d’accueil est concentrée dans une minorité (11%) des villages.

Au cours des dix (10) premiers mois de l’année 2020, les principales zones de provenance des PDIs ont été la ZS de Masisi (92 000 personnes, soit 20% de la population), Pinga (77 000, soit 46%) et Birambizo (35 000, soit 8%) (F1 et C2). Alors que la majorité des PDIs au Nord-Kivu ont été accueilli dans leur zone de santé d’origine, d’importants mouvements de population ont été observés au sein de la province et entre le Nord-Kivu

Carte 2: Nb. éstimé des PDI en famille d’acceuil, par Zone de Santé

ITURI

TSH

OPO

Les cartes de ce rapport ne sont fournies qu’à titre d’illustration. Les représentations ainsi que l’utilisation des frontières et des noms géographiques sur ces cartes peuvent comporter des erreurs et n’impliquent ni jugement sur le statut légal d’un territoire, ni reconnaissance ou acceptation officielles de ces fron-tières de la part de l’OIM. Sources: OSM). Les coordonnées GPS n’ont pas été contre-vérifiées sur le terrain. Certaines limites géographiques ne coïncident pas avec les données collectées.

SUD-KIVU

C3: En site spontané

Fig. 1: Trimestre d’arrivée des personnes actuellement déplacées

0

5000

10000

15000

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30000

Q3_2017 Q4_2017 Q1_2018 Q2_2018 Q3_2018 Q4_2018 Q1_2019 Q2_2019 Q3_2019 Q4_2019 Q1_2020 Q2_2020 Q3_2020

Nyiragongo Butembo Katwa Katoyi MaserekaKirotshe Rutshuru Kyondo Mutwanga RwangubaOicha Binza Beni Kibirizi MusieneneBirambizo Mweso Kayna Itebero BamboAlimbongo Kalunguta Walikale Masisi LuberoMabalako Kibua Pinga CUMUL Linear (CUMUL)

Page 3: Date de creation: 20 novembre 2020 République …...2021/01/29  · ± Kilom etr s! 25 2 6- 5 - 84 85 - 94 5 - 1 0 Grand esvi l! Vi la esv u Limi e des t rritoires L im t ed la prov

3

-60000 -40000 -20000 0 20000 40000 60000

Walikale

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Katwa

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Nyiragongo

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Birambizo

Karisimbi

Mweso

Goma

TSHOPO

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SUD-KIVU

Bambo

MANIEMA

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ITURI

Katoyi

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DÉPLACEMENT (SUITE...)et les autres provinces. Selon les estimations, le Nord-Kivu accueille environ 30 000 PDIs en provenance d’autres provinces, dont la majorité (18 000) provient de l’Ituri.

Certaines zones de santé (ZS) ont subi des déplacements particulièrement intenses. Il est estimé que deux tiers (68%) de la population originaire de la ZS de Pinga est actuellement déplacée, suivie par les ZS de Masisi (36%), Beni (21%) et Bambo (19%). Les personnes déplacées de la ZS de Pinga ont majoritairement cherché refuge dans les zones voisines de Walikale, Kibua et Kayna (F7). Certaines zones « hôtes » (notablement Walikale, Mabalako et Kayna) accueillent un nombre important des PDIs fuyant d’autres zones (F3).

Les ZS où les PDIs ont ajouté plus de pression sur la population locale sont Kibua (38%), Walikale (38%), Masisi (34%), Pinga (32%) et Mabalako (24%) (F2). Les populations déplacées sont d’autant plus vulnérables face à la pression relativement élevée dont font face les communautés d’accueil. Dans l’ensemble du Nord-Kivu, les déplacements sont majoritairement liés à l’activisme des groupes armés (88%), aux violences intercommunautaires (5%) et pour d’autres raisons (7%). En général, la réponse « autre » fait référence aux taxes et rançonnements illégaux ou encore à de multiples facteurs compliquant relativement les mouvements. (F7).

Net sources des PDIs

Net hôtes des PDIs

Fig. 2: Indice de pression Fig. 3: Analyse des flux (PDIs)Répresentation des mouvements de population en termes de pourcentage de la population de la zone de santé (sur base des éstimations de la DPS pour 2020, sans ajustement pour les mouvements transfrontaliers). “Afflux” dénote les PDIs en provenance d’une zone de santé differente que celle d’acceuil.

Répresentation des PDIs net (entrants dans la zone d’une autre zone moins sortants de la zone vers une autre). “Net source” (orange) indique qu’en general les PDIs quittent cette zone pour trouver leur acceuil ailleurs. “Net hôte” (violet) indique qu’en generale, cette ZS attire et acceuil des PDIs en provenance d’autres zones. Noter que ces calculs sont relativement sensibles à l’influence des disparités de couverture.

TO D

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% aucun mouvement constate (derniers 36 mois)

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Karisimbi

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Nyiragongo

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Masereka

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Rutshuru

Kyondo

Mutwanga

Rwanguba

Oicha

Binza

Beni

Kibirizi

Musienene

Birambizo

Mweso

Kayna

Itebero

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Mabalako

Kibua

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% de la population deplacee

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% aucun mouvement constate (derniers 36 mois)

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Goma

Karisimbi

Vuhovi

Nyiragongo

Butembo

Katwa

Katoyi

Masereka

Kirotshe

Rutshuru

Kyondo

Mutwanga

Rwanguba

Oicha

Binza

Beni

Kibirizi

Musienene

Birambizo

Mweso

Kayna

Itebero

Bambo

Alimbongo

Kalunguta

Walikale

Masisi

Lubero

Mabalako

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% de la population deplacee

% de la population retournee

% aucun mouvement constate (derniers 36 mois)

0% 25% 50% 75% 100%

Goma

Karisimbi

Vuhovi

Nyiragongo

Butembo

Katwa

Katoyi

Masereka

Kirotshe

Rutshuru

Kyondo

Mutwanga

Rwanguba

Oicha

Binza

Beni

Kibirizi

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Itebero

Bambo

Alimbongo

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Walikale

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Lubero

Mabalako

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% de la population deplacee

% de la population retournee

% aucun mouvement constate (derniers 36 mois)

33%

54%

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Pourcentage

HommesFemmesEnfants

88%

5%

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5%

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Attaques des groupes armés

Autre

Catastrophe naturelle

Conflits intercommunautaires

Crise alimentaire

Epidemie

Fig. 6: Démographie des PDIsFig. 7: Raisons de déplacement

90%

3% 2% 6%

Chart Title

Famille d'acceuil

Site spontané

Site sous-coordination OIM

Site sous-coordination HCR

Fig. 4: Répartition des PDIs Fig. 5: Taille moyenne des ménages PDIs

5,5

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4

Fig. 7: Flux des déplacements, provenance (gauche), acceuil (droite) Fig. 8: Flux des retours, acceuil (gauche), provenance (droite)Échelle = 1,0 : 1,0 Échelle = 1,0 : 1,3

Retours potentiels au

futur

Déplacement passé (36 mois)

non encore retourné

Déplacement passé (36 mois) déja retourné

Retours passés(36 mois)

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5

MOUVEMENTS DE RETOURSelon les données recueillies, 755 992 personnes déplacées ont regagné leurs villages d’origine au Nord-Kivu ces trois (3) dernières années, dont 68% lors des 18 derniers mois. La majorité des retours a été motivé par l’amélioration de la situation sécuritaire dans le village de provenance (55%), suivi par l’amélioration de la situation alimentaire (23%), le regroupement familial (10%), la présence d’opportunités économiques (10%), les raisons scolaires (4%) et l’amélioration de la situation sanitaire (1%) (F9). Les ZS qui ont connu les plus grands mouvements de retour depuis trois (3) ans sont Lubero (113 000), Mabalako (65 000), Alimbongo (63 000), Kalunguta (57 000) et Pinga (51 000) (C4).

Les retournés (dont le retour date de moins de trois ans) représentent une proportion importante de la population totale de certaines zones de santé ce qui pourrait augmenter la pression subie par les populations n’ayant jamais quitté les villages. Les zones comptabilisant les plus forts taux de retournés sont : Lubero (39%), Mabalako (32%), Pinga (31%), Alimbongo (26%) et Kalunguta (26%) (F3 et F8).

Selon notre modélisation sur les tendances passées, nous estimons un taux de retour d’environ 4% de déplacés par mois ; soit un retour d’environ 39% des déplacés chaque année. D’après cette modélisation, nous estimons le retour d’au moins 300 000 personnes au cours des douze prochains mois. Ces estimations et projections sont indicatives et susceptibles d’être révisées avec l’inclusion de nouvelles données, la prise en compte de nouveaux paramètres et l’application des méthodes d’analyse approfondies.

Carte 4: Nb éstimé de retournes au Nord-Kivu, par ZS

Les cartes de ce rapport ne sont fournies qu’à titre d’illustration. Les représentations ainsi que l’utilisation des frontières et des noms géographiques sur ces cartes peuvent comporter des erreurs et n’impliquent ni jugement sur le statut légal d’un terri-toire, ni reconnaissance ou acceptation officielles de ces frontières de la part de l’OIM. Sources: OSM). Les coordonnées GPS n’ont pas été contre-vérifiées sur le terrain. Certaines limites géographiques ne coïncident pas avec les données collectées.

ITURI

SUD-KIVU

TSH

OPO

55%

23%

10%

8%

4% 1%

%

Amélioration de la situation sécuritaire

Amélioration de la situation alimentaire

Régroupement familial

Opportunités économiques

Raison scolaire

Amélioration de la situation sanitaire

55%

23%

10%

8%

4% 1%

%

Amélioration de la situation sécuritaire

Amélioration de la situation alimentaire

Régroupement familial

Opportunités économiques

Raison scolaire

Amélioration de la situation sanitaire

Fig 9: Raisons de retour

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200000

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Q3_2017 Q4_2017 Q1_2018 Q2_2018 Q3_2018 Q4_2018 Q1_2019 Q2_2019 Q3_2019 Q4_2019 Q1_2020 Q2_2020 Q3_2020

PDIs arrivees (gauche) PDIs retournees (gauche) Evolution du nombre de PDIs (droit)

Poly. (PDIs arrivees (gauche)) Poly. (PDIs retournees (gauche))

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Q3_2017 Q4_2017 Q1_2018 Q2_2018 Q3_2018 Q4_2018 Q1_2019 Q2_2019 Q3_2019 Q4_2019 Q1_2020 Q2_2020 Q3_2020

PDIs arrivees (gauche) PDIs retournees (gauche) Evolution du nombre de PDIs (droit)

Poly. (PDIs arrivees (gauche)) Poly. (PDIs retournees (gauche))

55%

23%

10%

8%

4% 1%

%

Amélioration de la situation sécuritaire

Amélioration de la situation alimentaire

Régroupement familial

Opportunités économiques

Raison scolaire

Amélioration de la situation sanitaire

Fig 10: Retours et évolutions du déplacement

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6

SÉCURITÉDans l’ensemble des villages évalués par les informateurs clés au Nord-Kivu en octobre 2020, 2% ont été reporté comme complètement détruits ou vidés de leur population, et 9% comme partiellement détruits ou vidés de leur population. Dans 98% des villages toujours habités, 76% ont été jugés sécurisés par les informateurs clés. En revanche, 98% des villages évalués dans la zone de santé d’Oicha ont été déclarés non sécurisés par les interlocuteurs (informateurs clés) de nos équipes. Le constat se retrouve pour les zones de santé de Pinga (57%), Nyiragongo (64%) et Rutshuru (50%) (C5). Sur l’ensemble des villages évalués au Nord Kivu, on estime que 11% auraient été directement touchés par les conflits ou les catastrophes naturelles (et par conséquent détruits ou vidés complètement ou en partie de leur population) au cours des 36 derniers mois, et plus de 2% depuis janvier 2020. Les zones de santé les plus touchées au cours des trois dernières années sont Oicha (91%), Pinga (49%), Beni (41%), et Masisi (33%).

ACCÈS AUX SERVICESDans l’ensemble des villages évalués au Nord-Kivu, 47% ont déclaré avoir accès à une école, 46% à une structure médicale, et 87% à un réseau mobile. En revanche, la grande majorité des villages évalués dans les Zones de Santé de Vuhovi (76%), Kyondo (70%), Masereka (68%), Katoyi (67%), Beni (64%) et Kalunguta (63%) a signalé ne pas avoir accès à des écoles fonctionnelles (C7). Certaines ZS ont aussi signalé avoir un accès relativement faible aux services de santé, notamment Bambo (22%), Birambizo (26%), Rutshuru (26%), Rwanguba (29%), et Lubero (32% (C8). Selon les informateurs clés, les réseaux mobiles les plus accessibles sont Vodacom (70% de villages), Airtel (67%) et Orange (52%). Pour la majorité des villages des zones d’Itebero (66%) et de Pinga (58%), il a été déclaré que l’accès à un réseau téléphonique mobile n’était pas possible (C6).

C-5 C-7

C-8 C-9

SENTIMENT D’ÊTRE EN SÉCURITÉ ACCÈS À UN RÉSEAU MOBILE

ACCÈS À UN ÉCOLE ACCÈS À UN CENTRE DE SANTÉ

C-6

C-7 C-8

0

5

10

15

20

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30

35

40

45BENI LUBERO MASISI RUTSHURU WALIKALE

Fig. 11: Nb. de villages détruits ou vidés de population, par mois et territoire

2020201920182017 %%

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7

ANALYSE DES PERCEPTIONS DES BESOINSSelon les réponses fournies par les informateurs clés, l’eau potable (1), les soins de santé (2) et les vivres (3) ont été classés comme les trois besoins les plus prioritaires. Néanmoins, d’après les réponses des informateurs clés, les besoins prioritaires varient considérablement d’une zone de santé évaluée à une autre. En général, les villages accueillant les PDIs priorisent en majorité l’assistance en abris, les articles ménagers essentiels (AMEs) et les vivres (C15). L’abri est priorisé en Katoyi, Mweso, Masisi et Pinga et dans d’autres zones dans les communautés d’accueil des PDIs (C17). Quant aux vivres (assistance alimentaire), elles sont particulièrement priorisées dans les ZS de Birambizo, Mweso, Masisi et Kibirizi (C13). Les ZS les plus urbanisées ont donné une priorité élevée à l’eau potable, à l’assainissement et l’hygiène ainsi qu’aux activités génératrices de revenus (AGR, C9 et C16). L’hygiène et l’assainissement sont particulièrement priorisés dans les ZS de Goma, Karisimbi, Butembo et Katwa (C16). L’éducation est fortement priorisée dans les ZS de Mutwanga, Kalunguta, et Itebero. Finalement, la protection est principalement priorisée dans la ZS de Oicha (C8). Pour plus d’informations sur la construction des indicateurs selon le modèle “Borda”, prière de consulter la section sur la méthodologie a la fin de ce dashboard.nai

Tableau 1: Perceptions des besoins par Zone de Sante (modèle Borda)

EAU POTABLE SOINS DE SANTÉ

C-9 C-10Lubero

ATTENTION: Les échelles (et donc les couleurs) varient entre les cartes individuelles C9 à C18 pour mieux visualiser les variations. Pour comparer entre les secteurs, il est conseillé d’utiliser le Tableau 1.

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8

APPUI AGRICOLE

C-12 C-13 C-14 C-15

C-16 C-17 C-18 C-19

AGR VIVRES ÉDUCATION

AMES HYGIÈNE & ASSAINISSMENT ABRIS PROTECTION

C-11 C-12 C-13 C-14

C-15 C-16 C-17 C-18

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MÉTHODOLOGIELe suivi de la mobilité vise à quantifier les mouvements de population, les raisons du déplacement, la durée du déplacement et les besoins avec une fréquence qui saisit la dynamique de la mobilité. Cette composante est bien adaptée à la quantification des groupes de personnes, qu’il s’agisse de personnes déplacées ou retournées à l’intérieur d’un pays. Son approche est adaptable : elle peut être légère ou approfondie selon la phase et les besoins de la réponse, et augmente souvent en profondeur et en détail au fil des cycles successifs.

Le suivi de la mobilité peut être établi rapidement et convient pour couvrir de vastes zones, y compris à l’échelle nationale. Il est mieux adapté aux populations ayant un certain niveau de base de stabilité et de prévisibilité du lieu, plutôt que pour les populations très mobiles. Cependant, les mouvements d’entrées et de sorties sont régulièrement captés, et le suivi des urgences (Emergency Tracking Tool, « ETT ») mis en place en RDC peut compléter et atténuer cette limite. Le suivi de la mobilité vise à évaluer tous les villages de la zone géographique ciblée (que ce soit pour les milieux urbains, les « avenues » ou les « quartiers »). Des listes indicatives de villages sont établies à partir des enquêtes précédentes, lorsqu’elles sont disponibles, ou depuis les villages de la pyramide sanitaire de la DPS. Sur la base de ces listes, les enquêteurs mènent des évaluations dans chacun des villages ciblés et rajoutent tout autre nouveau village découvert sur le terrain, mais ne figurant pas sur la liste initiale. Ces listes de villages ciblés sont donc amenées à évoluer dans le temps. Les évaluations des villages sont menées par le biais d’observations directes et d’entretiens avec des informateurs clés (ICs). A noter, que tout entretien nécessite un minimum de trois ICs. Si la plupart des entretiens ont lieu dans le village évalué, les villages peu sûrs ou inaccessibles peuvent être évalués à distance, par l’intermédiaire d’ICs connaissant bien le lieu. Certains villages peuvent être considérés comme désormais « non existants », ayant été détruits, abandonnés ou vidés de leur population, et le moment de cet évènement est une donnée importante à prendre en compte. On veille à éviter tout « double comptage ». Ainsi, dans le cas où un groupe d’ICs répond au nom de la localité, tandis qu’un autre répond au nom d’un village de cette même localité, l’évaluation s’assurera à ne pas comptabiliser le deuxième cas.

La DTM cible une couverture d’au moins 80% des villages. Dans les cas où la DTM ne couvre pas tous les villages de la liste, nous avons, par le passé, ajouté à la DTM les informations disponibles les plus récentes pour les villages non couverts. Cependant, à moins que nous sachions que la couverture a été fortement affectée par des problèmes opérationnels dans une zone donnée, nous ne substituerons pas les données des cycles précédents pour les villages qui n’ont pas pu être couverts sans évaluation et explication détaillée. Cette pratique est principalement mise en place pour éviter un double comptage dans les cas où ces villages ont été rendus inaccessibles en raison de l’insécurité. Nous pouvons généralement supposer qu’une grande partie des populations déplacées ou retournées qui y résidait auparavant a été déplacée à nouveau vers d’autres villages que nous avons pu couvrir. L’évaluation des mouvements a débuté il y a trois ans et s’est poursuivie pendant 12 trimestres (soit 36 mois). La présence des personnes déplacées et retournées arrivées avant la date d’évaluation ne fait pas l’objet d’une évaluation systématique lors des exercices de collecte. Néanmoins, les données des évaluations précédentes et les corrélats (par exemple, la modélisation de ces « non retournés » via les taux de retours récents qui ont été déplacés pendant plus de 3 ans) peuvent être utilisés pour estimer leur nombre. Les mouvements de population sont ventilés par trimestre d’arrivée. Cela permet aux

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partenaires d’utiliser la base de données publique pour évaluer les mouvements sur une période précise (e.g. les derniers 12 mois en particulier). Nous prenons soin de relier l’arrivée des personnes déplacées ou retournées dans un village à un village de provenance, et presque toutes les arrivées sont liées à une zone de santé de provenance définie. Le lien élargi des sources de mouvements de population est à la base de la matrice de suivi des déplacements, destiné à la fois à analyser les flux pour mieux comprendre les facteurs de déplacement, la pression démographique et le potentiel pour les mouvements à venir.

La DTM continue de renforcer et d’améliorer ses procédures de contrôle afin d’assurer la plus grande fiabilité des chiffres, notamment en ce qui concerne le nombre de PDIs. Nous mettons en œuvre une triangulation systématique des populations déplacées signalées en utilisant un système d’échantillonnage. Plus le nombre de personnes déplacées dans un village est élevé, plus il est probable que les chiffres rapportés seront directement triangulés par le personnel du DTM. Comme pour la répartition de la population générale, les populations déplacées sont généralement concentrées dans 10 à 20% des villages, la plupart des villages ne signalent que peu ou pas de personnes déplacées. En pratique, cela signifie qu’en concentrant nos triangulations directes sur 2 à 5% des villages (selon l’ampleur de l’exercice), nous pouvons trianguler directement une proportion importante des PDIs signalées à l’origine. L’OIM cherche à optimiser son efficacité et sa rapidité en concentrant son attention là où elle aura le plus d’impact sur la crédibilité de nos chiffres. Dans les villages où le nombre de PDIs signalées est important et où nous ne sommes pas en mesure de procéder à une triangulation directe, il est possible d’ utiliser les résultats de nos triangulations directes pour informer les triangulations indirectes des autres rapports. De plus, nous pouvons utiliser l’imputation avec la moyenne par rapport au nombre d’hommes, de femmes et d’enfants dans un village donné s’il y a eu une erreur dans la collecte ou si les ICs ont signalé ne pas savoir les répartitions démographiques.

La DTM essaie également d’améliorer la connaissance sur les besoins des populations affectées en menant des évaluations dans la communauté d’accueil et dans les sites. Le calcul se fait de la manière suivante : les ICs sont sollicités à donner leur avis sur les cinq besoins les plus pressants, par ordre de priorité. Les besoins reçoivent des points à l’inverse de leur ordre de priorité, et les points de chaque catégorie de besoin sont désormais agrégés (i.e. « Borda Count »). Un score de cinq (maximum, 5) indique que tous les informateurs clés dans la ZS ont classé le besoin en 1ère priorité. Un score de zéro (minimum, 0) indique qu’aucun informateur clé n’a classé le besoin parmi les cinq les plus prioritaires. La moyenne est pondérée en fonction du nombre de villages évalués dans la zone de santé. Lors de la collecte sur tablette, les choix apparaissent en nouvel ordre aléatoire pour chaque enquête afin de minimiser tous biais structurels de sélection.

NOS ACTIVITES AU NORD-KIVU SONT SOUTENUES PAR SITE INTERNET

BASE DE DONNÉES

E-MAIL

PUBLICATION 29 JANVIER 2021

mailto:iomdrcdtm%40iom.int%0D?subject=Produit%20DTM%20Sud-Kivu%3A
https://displacement.iom.int/datasets/baseline-assessment-%E2%80%94-nord-kivu-%E2%80%94-round-5-0
https://displacement.iom.int/democratic-republic-congo

209.1 SYNCOPES JM Fauvel 2010 ( plan ) …. I...des signes de bradycardie sinusale, de bloc sino-auriculaire, de bloc de branche bi ou trifasciculaire, de bloc A-V ), des ESV menaçantes,

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