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Élections successives ; mise à jour de la base adresse des électeurs

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Bonjour,

Premièrement, merci beaucoup pour ce super travail et pour le partage du code source ayant permis de construire la base de données publiée en open data ["Bureaux de vote et adresses de leurs électeurs"](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/bureaux-de-vote-et-adresses-de-leurs-electeurs/).

Je me permets de soulever cette "issue" car sur le page data.gouv.fr de la base, il est indiqué que le jeu de données ne sera actualisé que tous les cinq ans. C'est à mon sens légèrement dommage pour ceux et celles qui cherchent à analyser les comportements politiques à une échelle fine, car les contours des bureaux de vote sont susceptibles de changer d'une élection à une autre. De surcroît, la dissolution de l'Assemblée nationale provoque de nouvelles élections législatives dans quelques semaines, alors que les élections européennes viennent de se clôturer.

Je souhaitais donc savoir s'il serait éventuellement envisageable de procéder à une actualisation exceptionnelle de la base ["Bureaux de vote et adresses de leurs électeurs"](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/bureaux-de-vote-et-adresses-de-leurs-electeurs/). Sauf erreur de ma part, cela impliquerait seulement de procéder à une nouvelle extraction du REU et de faire tourner les scripts qui ont déjà été écrits, ce qui ne devrait a priori pas prendre trop de temps. En revanche, cela serait vraiment génial pour les chercheurs et le public en général.

Par ailleurs, je serais ravi de pouvoir contribuer / aider d'une manière ou d'une autre si besoin est ! Également disponible pour échanger sans problème.

Merci d'avance.

Contributor guide

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Research direction

Start by reviewing the existing scripts and Jupyter notebooks used for the REU extraction and the current data.gouv.fr dataset. Confirm how a new REU extraction is obtained and run the established processing workflow. Done means the address database is refreshed for the successive elections and the updated dataset is published or ready for publication.

Written by the indexing model from the issue text.

Assessment

Tech stack
jupyter-notebook
Domain
data-engineering
Issue type
Feature
Difficulty
4/5
Estimated time
3-5 days
Activity status
Stale
Clarity
Mostly clear
Newbie friendliness
35/100

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