Protocole d’enquête transversale pour évaluer l’intention de protection et les comportements auto-déclarés dans le tourisme patrimonial agricole à Xiajin, Chine

Résumé

Ce protocole décrit un flux de travail reproductible et transversal pour évaluer l’intention de protection et les comportements protecteurs récents auto-déclarés chez les résidents et les agriculteurs dans un système de tourisme patrimonial agricole.

Résumé

La durabilité du tourisme patrimonial agricole dépend non seulement de la préservation écologique et culturelle, mais aussi de la participation continue des habitants locaux aux pratiques liées à la protection. Ce protocole décrit un flux de travail reproductible d’enquête transversale et d’analyse statistique pour évaluer l’intention de protection et les comportements protecteurs récents auto-déclarés parmi les résidents et agriculteurs du système de verger ancienne de mûriers du fleuve Jaune Xiajin en Chine. Ce flux de travail est fondé sur la théorie du comportement planifié et examine comment l’attitude envers le comportement (ATB), les normes subjectives (SN) et le contrôle comportemental perçu (PBC) sont associés à l’intention de protection (PI), et comment l’IP est associé à la réponse comportementale des agriculteurs (FBR). Le questionnaire utilise des blocs de construction standardisés, des ancres de réponse fixes, des règles de codage prédéfinies et une procédure d’analyse séquentielle couvrant le criblage des données, les tests de fiabilité, l’évaluation de la variance par méthode courante, l’analyse de corrélation, la modélisation de régression, l’analyse de médiation transversale et les vérifications de robustesse. Un total de 400 questionnaires ont été distribués dans les communautés environnantes de la zone patrimoniale, et 375 réponses valides ont été conservées après un contrôle de qualité. Dans l’application représentative de ce protocole, l’ATB, le SN et le PBC ont été positivement associés à l’IP, le PBC montrant l’association la plus forte. L’IP a également été positivement associée à la RBL et a montré des associations indirectes statistiquement significatives entre les constructs antécédents et la RBL dans le modèle de médiation transversale. Parce que PI fait référence à l’intention pour la prochaine saison de plantation tandis que FBR désigne un comportement auto-déclaré lors de la saison précédente, les résultats doivent être interprétés comme une structure d’association transversale plutôt que comme une preuve d’une causalité temporelle stricte. Ce protocole offre un cadre réutilisable pour examiner la participation des résidents à la protection du patrimoine agricole et pour identifier si les comportements protecteurs sont intégrés dans des pratiques agricoles, communautaires et touristiques réalisables.

Introduction

Le système de bosquets anciens de mûriers de la rivière Jaune Xiajin n’est pas simplement une attraction patrimoniale à exhiber. C’est un paysage agricole vivant dans lequel la régulation écologique, la culture traditionnelle et les moyens de subsistance locaux restent étroitement liés. Selon la description du site par l’Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture, le système s’est développé sur les terres sablonneuses laissées par l’ancien cours du fleuve Jaune, où l’agroforesterie à base de mûrier a longtemps été utilisée pour contrôler le mouvement du sable, améliorer les conditions du site et soutenir la poursuite de la production^{agricole 1}. En ce sens, la continuité du système dépend non seulement de la reconnaissance formelle ou de la protection administrative, mais aussi de la poursuite des usages quotidiens des habitants et des agriculteurs qui soutiennent le paysage agricole.

Cette question est devenue de plus en plus importante à mesure que le patrimoine agricole est plus étroitement lié à la durabilité écologique, à la revitalisation rurale et au développement du tourisme basé sur le patrimoine. Des preuves récentes en provenance de Chine suggèrent que la protection des sites patrimoniaux agricoles importants peut contribuer à un développement agricole plus^{écologique 2}, tandis que les études sur le tourisme patrimonial agricole ont également montré que la participation des agriculteurs reste essentielle si on s’attend à ce que la conservation et le développement touristique se renforcent mutuellement^{en pratique 3}. Contrairement aux ressources touristiques rurales conventionnelles, les systèmes patrimoniaux agricoles dépendent de l’utilisation continue des connaissances écologiques traditionnelles, des routines de production et de la gestion communautaire⁴. Lorsque ces pratiques s’affaiblissent, la valeur patrimoniale elle-même peut décliner, même si le site reste officiellement reconnu. La reconnaissance seule n’est donc pas suffisante. Une fois que le patrimoine agricole entre dans un contexte touristique et de développement rural, sa viabilité à long terme dépendra encore de la volonté et de la capacité des acteurs locaux à traduire la reconnaissance du patrimoine en actions liées à la protection.

Les études existantes ont offert des perspectives utiles sur l’identité du patrimoine agricole, la participation des résidents et la co-création de valeurs dans les contextes touristiques. Chen et ^al.5, par exemple, ont montré que l’identité patrimoniale agricole peut stimuler la volonté des habitants de co-créer de la valeur dans le tourisme patrimonial. Cependant, moins d’attention a été accordée à la voie opérationnelle par laquelle les évaluations favorables de la protection du patrimoine sont associées à des pratiques concrètes liées à la protection. Cette distinction est importante car, dans les systèmes patrimoniaux agricoles communautaires, les attitudes positives ne sont pas la seule solution. Ce qui soutient finalement le système patrimonial, c’est la question de savoir si les résidents adoptent des comportements pratiques tels qu’une agriculture responsable sur le plan environnemental, la gestion des déchets agricoles, la participation aux routines locales de conservation et le soutien aux services de production et de tourisme liés au patrimoine.

Pour cette raison, le présent protocole adopte la Théorie du Comportement Planifié comme fondement analytique principal. La théorie du comportement planifié propose que l’intention comportementale est façonnée par l’attitude envers le comportement, les normes subjectives et le contrôle comportemental perçu, et que l’intention est étroitement liée au comportement^{ultérieur 6}. Ce cadre est approprié pour la présente étude car le questionnaire a été conçu pour mesurer le jugement évaluatif des résidents, les attentes sociales perçues, la capacité perçue à agir, l’intention de protection et la réponse comportementale auto-déclarée des résidents. Des études récentes dans les contextes de conservation et de gestion agricole ont également montré que ce cadre offre une structure pratique pour examiner l’intention et le comportement liés à la participation chez les agriculteurs. Valizadeh et ^al.7ont appliqué un cadre TPB étendu à l’intention des agriculteurs de participer à la conservation des zones humides, et Ma et ^al.8 ont utilisé un modèle TPB élargi pour expliquer la participation des agriculteurs au contrôle de la pollution agricole diffuse. Ces études sont particulièrement pertinentes ici car le comportement de protection dans les systèmes patrimoniaux agricoles exige à la fois la volonté individuelle et des conditions pratiques qui rendent la participation possible.

La contribution de ce protocole ne se limite pas à l’application d’un modèle comportemental établi à un nouveau site. Le cas Xiajin est utile car il représente un système productif de patrimoine agricole dans lequel la conservation, les routines agricoles, les structures de services locaux et le développement touristique se recoupent. Dans ce type de contexte, le comportement protecteur ne dépend pas seulement des attitudes personnelles ou du soutien général à la préservation du patrimoine. Cela peut aussi dépendre de la présence d’actions liées à la protection dans des services agricoles familiers, des attentes communautaires et des routines locales réalisables. Cela rend l’argument Xiajin particulièrement utile pour examiner si le comportement protecteur est principalement motivé par l’intention individuelle ou par la disponibilité de canaux d’action concrets, tels que les services techniques agricoles, les routines de traitement des déchets, les opportunités de bénévolat dans le tourisme et les liens avec des entreprises de transformation liées au patrimoine. À cet égard, le site permet au protocole d’aller au-delà d’une simple application de « nouveau cas » et d’examiner comment le comportement protecteur est façonné par les conditions pratiques dans lesquelles les résidents sont invités à agir.

En même temps, ce protocole ne suppose pas que l’intention de protection et le comportement protecteur sont identiques. Des recherches récentes dans le tourisme rural ont montré que le comportement de conservation écologique des résidents est façonné par un processus plus large dans lequel l’intention est importante mais n’explique pas entièrement l’action⁹. Des recherches pro-comportement environnementale connexes ont également montré qu’un écart intentionnel-comportement peut persister même lorsque les répondants expriment des attitudes favorables et une forte volonté^{déclarée 10}. Cette question est particulièrement importante dans la présente étude car PI fait référence à l’intention des répondants pour la prochaine saison de semis, tandis que le FBR rapporte une participation autodéclarée à des comportements liés à la protection lors de la saison précédente. Ainsi, le modèle est interprété comme une structure d’association transversale reliant l’intention et la réponse comportementale récente, plutôt que comme un modèle causal strictement longitudinal.

Pour rendre le flux de travail analytique explicite et reproductible, le protocole a prédéfini cinq hypothèses liées. La première hypothèse proposait que l’attitude envers ce comportement serait positivement associée à l’intention de protection. La seconde hypothèse proposait que les normes subjectives seraient positivement associées à l’intention de protection. La troisième hypothèse proposait que le contrôle comportemental perçu serait positivement associé à l’intention de protection. La quatrième hypothèse proposait que l’intention de protection serait positivement associée à la réponse comportementale auto-déclarée des agriculteurs. La cinquième hypothèse proposait que l’intention de protection médiatiserait statistiquement les associations entre l’attitude envers le comportement, les normes subjectives, le contrôle comportemental perçu et la réponse comportementale auto-déclarée des agriculteurs dans le modèle transversal. Ces hypothèses ont été utilisées pour organiser la structure du questionnaire, construire le codage, les modèles de régression et l’analyse de médiation. Le but du protocole n’était donc pas seulement de rapporter un résultat d’enquête spécifique à chaque cas, mais aussi de fournir un flux de travail reproductible pour étudier comment l’intention de protection et les comportements protecteurs auto-déclarés peuvent être mesurés, dépistés, validés et analysés dans les contextes de tourisme patrimonial agricole. En utilisant le système du patrimoine agricole de Xiajin comme cas représentatif, le protocole permet également aux chercheurs d’examiner si un comportement lié à la protection est plus susceptible de survenir lorsqu’il est intégré dans des services agricoles pratiques, des routines locales et des canaux de participation visibles.

Protocole

Cette étude impliquait une enquête anonyme et à faible risque sur un questionnaire papier auprès de résidents adultes en Chine. Aucun nom, numéro d’identité, numéro de téléphone, adresse, échantillon biologique, information clinique ou autre information personnelle directement identifiable n’a été recueilli. Selon la politique institutionnelle publiée par le Comité d’éthique universitaire pour la recherche impliquant des sujets humains (JKEUPM), Universiti Putra Malaysia, la recherche impliquant des enquêtes anonymes sur sujets humains menées entièrement en dehors de l’UPM/Malaisie ne nécessitait pas d’approbation éthique formelle du JKEUPM en vigueur à partir du 1er septembre 2023.

La participation a été volontaire et anonyme tout au long de l’étude. Avant de remplir le questionnaire, chaque répondant recevait une déclaration de consentement expliquant l’objectif de l’étude, la participation volontaire, la gestion anonyme des données et le droit d’arrêter avant soumission. Le consentement a été enregistré via une confirmation à cocher sur la première page du questionnaire papier. Les dossiers sans confirmation de consentement ont été exclus avant le dépistage au niveau du dossier. Les questionnaires papier remplis étaient stockés dans une armoire verrouillée, accessible uniquement à l’équipe de recherche. Après saisie de données, les ensembles de données électroniques dédéfinis étaient stockés dans des dossiers protégés par mot de passe. Les pages de confirmation de consentement et les données de réponse étaient stockées séparément, et seules les données désidentifiées étaient exportées pour une analyse statistique.

Zone d’étude et conception de l’étude

Cette étude a été menée de février à mars 2026 dans le système de vergeraies anciennes de mûriers du Xiajin Yellow River Ancien dans la province du Shandong, en Chine. La population ciblée était composée de résidents âgés de 18 ans et plus vivant dans les 14 villages du système patrimonial. Les 14 villages étaient Houtun, Qiantun, Liudi, Dongyan, Xiyan, Wenxinzhuang, Nanshuangmiao, Houguantun, Houzilitun, Zuodi, Dongyang, Liliuzhuang, Shengzhuang et Xiaoxinzhuang. La population combinée de ces villages était de 14 896 habitants.

L’étude a utilisé une enquête transversale par questionnaire pour examiner l’intention de protection et les comportements protecteurs récents auto-déclarés parmi les résidents et les agriculteurs intégrés au contexte du tourisme patrimonial agricole. Une stratégie d’échantillonnage proportionnée basée sur les villages a été utilisée. Le quota d’échantillon pour chaque village a été calculé en fonction de la part de ce village dans la population totale répartie des 14 villages, de sorte que les villages plus grands ont contribué à plus de répondants tandis que les plus petits sont restés représentés.

En utilisant le tableau de taille d’échantillon de Krejcie et Morgan, une population dépassant 10 000 personnes nécessite un minimum de 366 répondants avec un niveau de confiance de 95 % et une marge d’erreur^{de 5 % 11}. Pour permettre des questionnaires incomplets ou inutilisables, 400 questionnaires papier ont été distribués. Après vérification du consentement, vérification des doublons, correspondance par sections transversales, validation par plage de réponses et dépistage de la qualité au niveau des cas, 375 questionnaires valides ont été conservés. L’échantillon final valide dépassait l’exigence minimale et représentait environ 2,52 % de la population totale des 14 villages. La population au niveau du village, la proportion de population et l’allocation valide de l’échantillon sont fournies dans le Tableau Supplémentaire 1. Le flux global de l’étude est illustré à la Figure 1.

Figure 1. Flux de travail global du recrutement des participants, administration des questionnaires papier, tri des données et analyse statistique. Cette figure résume le flux de travail transversal des enquêtes, incluant l’échantillonnage au niveau du village, le recrutement des participants, l’administration de questionnaires papier hors ligne, la confirmation de consentement, la saisie de données, le contrôle qualité, la notation des constructions et l’analyse statistique. Le cadre évalue les relations entre ATB, SN, PBC, PI et FBR. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Éligibilité des participants et recrutement

Les participants éligibles étaient des résidents âgés de 18 ans ou plus issus de l’un des 14 villages du système de l’ancien bosquet de mûriers de la rivière Jaune Xiajin. Ils avaient également besoin d’une connaissance suffisante de la production agricole locale, de la vie villageoise ou des pratiques liées au patrimoine pour répondre de manière significative au questionnaire. Cette familiarité était définie comme remplissant au moins une des conditions suivantes : résidence dans l’un des villages sélectionnés lors de la saison de plantation précédente, participation à des activités agricoles ou de production domestiques locales, sensibilisation aux pratiques agricoles à base de mûrier, participation à la vie communautaire villageoise, ou familiarité avec la protection du patrimoine agricole local et les pratiques liées au tourisme.

Les individus étaient exclus s’ils étaient visiteurs temporaires, avaient refusé leur consentement, avaient moins de 18 ans, ne pouvaient pas remplir le questionnaire de manière significative, soumissaient des questionnaires en double, ou avaient des dossiers qui ne pouvaient être correspondus à travers la structure de l’ensemble des données. Les enregistrements étaient également exclus si une ou plusieurs sections du concept de base manquaient, si plus de 20 % des éléments du concept de base étaient manquants ou invalides, si des réponses identiques étaient données sur tous les items à l’échelle de Likert sans variation plausible, ou si les valeurs de réponse dépassaient la plage de codage autorisée et ne pouvaient pas être vérifiées.

Le recrutement a été mis en place via des canaux de contact basés sur les villages. L’équipe de recherche est entrée dans chaque village avec l’aide du comité du village. Les comités du village ont aidé à identifier les lieux de distribution et à contacter les résidents éligibles, mais ils n’ont pas recueilli les réponses ni influencé les réponses au questionnaire. Des questionnaires ont été distribués aux résidents éligibles via les bureaux des comités du village. Les répondants ont rempli le questionnaire individuellement dans le bureau du comité du village ou dans un autre espace désigné au niveau du village.

L’enquête utilisait uniquement des questionnaires papier. L’assistance des intervieweurs était fournie lorsque cela était nécessaire, principalement pour les répondants ayant eu des difficultés à lire le questionnaire de manière autonome. Le personnel de terrain a reçu des instructions standardisées avant la distribution du questionnaire. Ils n’ont expliqué que l’objectif de l’étude, la participation volontaire, l’anonymat et le format de la réponse. Lorsque les répondants demandaient de l’aide, le personnel de terrain lisait à voix haute ou répétait la formulation écrite du point sans ajouter d’exemples, d’explications ou de réponses suggérées. Aucune plateforme de questionnaire en ligne, lien d’enquête numérique, embranchement adaptatif, randomisation des items ou version alternative du questionnaire n’a été utilisée.

Structure du questionnaire et développement des instruments

L’instrument a été conçu pour tester un cadre comportemental en cinq parties comprenant l’attitude envers le comportement (ATB), les normes subjectives (SN), le contrôle comportemental perçu (PBC), l’intention de protection (PI) et la réponse comportementale des agriculteurs (FBR). Le développement du questionnaire a été principalement guidé par la théorie du comportement planifié et par les applications antérieures de modèles d’intention comportementale dans le tourisme patrimonial, la conservation et la recherche sur la participation^{agricole 12}. Le modèle analytique final était basé sur TPB. Le Health Belief Model et PERMA n’ont pas été conservés comme cadres théoriques distincts car leurs concepts n’ont pas été opérationnels indépendamment comme variables autonomes dans l’analyse finale.

Le pool initial d’items a été développé par un criblage basé sur la littérature et une adaptation contextuelle au cadre du tourisme patrimonial agricole de Xiajin. La formulation de l’article a été examinée par deux experts, à savoir l’auteur correspondant et le troisième auteur. Les deux évaluateurs avaient une expérience pertinente pour le tourisme rural, le patrimoine agricole, le comportement environnemental et l’analyse comportementale basée sur des enquêtes. Ils ont évalué les items pour leur pertinence des constructs, la clarté des formulations, l’adéquation contextuelle et la compréhensibilité des répondants. Les éléments ambigus, répétitifs ou mal alignés étaient révisés avant l’administration finale.

Un test pilote impliquant 30 résidents a été réalisé en dehors du cadre principal d’échantillonnage avant l’enquête principale. Le test pilote a évalué la clarté des items, la pertinence culturelle, la longueur du questionnaire, la compréhension des points d’ancrage de réponse et la pertinence des références temporelles utilisées dans les sections PI et FBR. Les retours du pilote ont indiqué que certains répondants étaient incertains quant au terme « conservation ». Pour améliorer la compréhension locale, la formulation a été complétée par le sens local de « protéger les traditions agricoles ». Trois éléments ont été révisés pour simplifier la formulation après le test pilote.

L’analyse de fiabilité du pilote a montré une cohérence interne acceptable entre les dimensions mesurées. Les valeurs alpha de Cronbach étaient de 0,838 pour l’évaluation du sens/cognitivité, 0,834 pour l’émotion positive/l’attitude affective, 0,766 pour l’évaluation de la sévérité/risque perçue, 0,783 pour les normes injonctives, 0,782 pour les normes descriptives, 0,747 pour la pression spécifique au référent, 0,843 pour la capacité/auto-efficacité, 0,723 pour les ressources/bénéfices attendus, 0,862 pour les opportunités/conditions externes, 0,789 pour l’IP, et 0,880 pour le comportement de conservation. En tant que vérification préliminaire de l’adéquation des objets, les données pilotes ont montré une valeur de Kaiser-Meyer-Olkin de 0,722 et un test de Bartlett significatif de sphéricité, χ² = 118,041, df = 10, p < 0,001. Ces résultats ont soutenu la poursuite de l’utilisation du questionnaire après de légères révisions de formulation.

L’instrument final de relevé contenait cinq blocs constructifs disposés dans un ordre fixe. L’ATB a été mesuré par une évaluation cognitive, une attitude affective et une évaluation du risque perçu. La SN a été mesurée par des normes injonctives, des normes descriptives et une pression sociale spécifique à chaque référent. La PBC a été mesurée par l’auto-efficacité, les bénéfices perçus et les conditions d’opportunité externes. Le PI a été mesuré en fonction de la saison de semis suivante, tandis que le FBR a été mesuré en fonction de la saison de plantation précédente. La structure de l’instrument d’enquête est résumée dans le tableau 1.

Construction	Section	Domaine conceptuel	Période	Format de réponse	Nombre d’éléments	Plage de scores	Règle du score
Attitude envers le comportement (ATB)	Partie I	Évaluation cognitive, attitude affective et évaluation perçue de la sévérité/risque en vue de la protection du patrimoine agricole	Évaluation actuelle	Échelle de Likert à 5 points, 1 = fortement en désaccord avec 5 = fortement d’accord	17	1.000–5.000	Moyenne de 17 items
Normes subjectives (SN)	Partie II	Normes injonctives, normes descriptives et pression sociale spécifique au référent	Attentes sociales perçues actuelles	Échelle de Likert à 5 points, 1 = fortement en désaccord avec 5 = fortement d’accord	11	1.000–5.000	Moyenne de 11 items
Contrôle comportemental perçu (PBC)	Partie III	Auto-efficacité, bénéfices attendus et conditions d’opportunité externes	Capacité et contrôle perçus actuels	Échelle de Likert à 5 points, 1 = fortement en désaccord avec 5 = fortement d’accord	13	1.000–5.000	Moyenne de 13 éléments
Intention de protection (PI)	Partie IV	Actions prévues pour la protection du patrimoine agricole	Prochaine saison de plantation	Échelle de Likert à 5 points, 1 = fortement en désaccord avec 5 = fortement d’accord	11	1.000–5.000	Moyenne de 11 items
Réponse comportementale des agriculteurs (FBR)	Partie V	Pratiques autodéclarées liées à la protection	Saison de plantation précédente	Réponse binaire, oui/non	8	0-8	Somme de 8 éléments

Tableau 1 : Structure de l’instrument de levé et composition de la construction. Ce tableau résume les cinq sections du questionnaire correspondant à ATB, SN, PBC, PI et FBR, incluant les domaines conceptuels, les références temporelles, les formats de réponse, le nombre d’items, les plages de scores et les règles de notation. ATB, SN, PBC et PI ont été notés comme valeurs moyennes sur les items valides de chaque construction, tandis que FBR a été noté comme un comptage comportemental sommé, avec des valeurs plus élevées indiquant une participation déclarée plus importante aux pratiques liées à la protection.

Le questionnaire complet est fourni dans le Fichier Supplémentaire 1. La correspondance item-to-construct, les règles de codage des variables et les définitions des scores composites sont résumées dans le Tableau Supplémentaire 2. Les matériaux et ressources analytiques sont résumés dans le Tableau des Matériaux.

Format d’item, ancrages de réponse et codage de construction

Les sections correspondant à ATB, SN, PBC et PI utilisaient un format de réponse Likert à 5 points codé comme 1 = fortement en désaccord, 2 = en désaccord, 3 = ni d’accord ni en désaccord, 4 = d’accord, et 5 = fortement d’accord. La section ATB contenait 17 articles, la section SN en contenait 11, la section PBC en contenait 13, et la section PI en contenait 11.

La section FBR contenait huit éléments comportementaux faisant référence à la saison de plantation précédente. Ces éléments étaient codés dichotomiquement comme 1 = oui et 0 = non. Cette règle de codage a été fixée avant analyse et appliquée de manière cohérente aux huit items de réponse^{comportementale 13}. Aucun codage inversé n’a été utilisé car tous les éléments conservés étaient orientés dans la même direction substantielle.

Pour l’analyse, ATB, SN, PBC et PI ont été calculés comme des scores moyens sur tous les items valides de chaque construction. Un score de construit était calculé lorsqu’au moins 80 % des items de ce construit avaient des réponses valides. Si un répondant avait moins de réponses valides que ce seuil, le score du construct était considéré comme manquant pour les analyses impliquant ce construct. La FBR a été calculée comme un score comportemental sommé allant de 0 à 8, avec des valeurs plus élevées indiquant une participation déclarée plus importante aux pratiques liées à la protection.

Variables démographiques

La section démographique a été placée au début du questionnaire et a enregistré le sexe, les années d’expérience agricole, l’âge et le niveau d’éducation. Le sexe était codé comme 1 = homme et 2 = femme. L’expérience agricole était codée comme 1 = 0-2 ans, 2 = 3-10 ans, 3 = 11-25 ans, et 4 = plus de 25 ans. L’âge était codé comme 1 = 18-30 ans, 2 = 31-44 ans, et 3 = plus de 45 ans. Le niveau d’éducation était codé comme 1 = école primaire, 2 = collège, et 3 = collège ou université.

Les variables démographiques ont été utilisées pour la description des répondants et le profilage des données et n’ont pas été intégrées dans les scores composites des constructs. Le sexe était traité comme catégorique. L’expérience agricole, l’âge et le niveau d’éducation ont été traités comme des variables catégorielles ordonnées pour le profilage descriptif.

Procédure d’administration des levés

Le questionnaire papier a été administré selon une séquence standardisée. Chaque participant a d’abord lu les informations de l’étude et la déclaration de consentement, confirmé sa participation volontaire, complété les items démographiques, puis a répondu aux cinq sections des concepts dans l’ordre fixe ATB, SN, PBC, PI et FBR. Cet ordre a été fixé afin de préserver la structure de mesure prévue entre les répondants.

Les répondants ont rempli le questionnaire individuellement dans les bureaux des comités du village ou dans d’autres espaces désignés au niveau du village. Lorsque plusieurs répondants étaient présents au même endroit, on leur a demandé de ne pas discuter de leurs réponses avec d’autres. Une instruction écrite standardisée était fournie au début du questionnaire, et le personnel de terrain donnait la même brève explication verbale avant de compléter le questionnaire. L’aide de l’intervieweur se limitait à la lecture ou à la répétition des formulations écrites pour les répondants ayant besoin d’aide.

Aucun paiement monétaire, cadeau, remboursement, aide au transport, rafraîchissement ou autre incitation non monétaire n’a été accordé. Aucun questionnaire n’a été inclus dans l’ensemble de données analytique à moins que le consentement n’ait été confirmé et que les cinq sections du construct n’aient été retournées sous forme analysable. Un questionnaire a été classé comme analysable lorsque le consentement a été confirmé, les cinq sections du construct étaient présentes, aucun bloc de construction n’était complètement manquant, et la proportion de réponses manquantes ou invalides parmi les items du concept principal n’a pas dépassé 20 %. La formulation comportementale de la dernière section faisait référence à la saison de semis immédiatement précédente, ce qui a amélioré la spécificité du rappel et réduit la réponse attitudinale^{vague 14}.

Saisie de données et contrôle qualité

Tous les questionnaires papier retournés ont été saisis dans un ensemble de données maître en utilisant le numéro de série du répondant comme seule clé de liaison sur les cinq fiches techniques basées sur le questionnaire. Les réponses étaient saisies manuellement dans Microsoft Excel et vérifiées par rapport aux questionnaires papier originaux. Le jeu de données était initialement organisé en cinq fiches correspondant à ATB, SN, PBC, PI et FBR. Cette structure a préservé l’architecture du questionnaire et permis la vérification au niveau des sections avant que les feuilles de calcul ne soient fusionnées dans un ensemble de données maître.

Chaque disque était examiné en quatre étapes. Premièrement, les numéros de série des répondants ont été vérifiés pour détecter des duplications. La vérification des doublons était basée sur des numéros de série et la comparaison manuelle des dossiers de questionnaires. Deuxièmement, la correspondance entre feuilles a été vérifiée afin que seuls les enregistrements présents dans les cinq feuilles de calcul basés sur un questionnaire aient été conservés. Troisièmement, les réponses aux items ont été vérifiées par rapport aux valeurs de codage autorisées. Seules les valeurs 1 à 5 étaient acceptées pour les items ATB, SN, PBC et PI, et seules les valeurs 0 ou 1 étaient acceptées pour les items FBR. Quatrièmement, les moyennes construct et les totaux FBR ont été recalculés à partir des valeurs brutes des items et comparés au jeu de données de travail pour identifier les erreurs d’entrée.

Des formules de tableur étaient utilisées pour recalculer les scores de construction. Des filtres à feuilles de calcul et des vérifications de fréquence étaient utilisés pour identifier les valeurs manquantes, les enregistrements en double et les codes hors portée. Après un criblage au niveau des tableurs, le jeu de données a été importé dans IBM SPSS Statistics, version 30.0, pour des vérifications de fréquence supplémentaires et des analyses statistiques.

Après un dépistage au niveau du cas, 375 questionnaires ont été conservés dans l’échantillon analytique final. Lors de la vérification par intervalle au niveau des items, trois entrées hors plage codées « 45 » ont été identifiées dans un élément PBC. Ces valeurs étaient traitées comme des erreurs de saisie manuelle car elles dépassaient la plage de réponse autorisée de 1 à 5 pour les éléments à l’échelle de Likert. Les trois valeurs invalides ont été recodées comme des valeurs manquantes au niveau de l’élément avant le score des constructs. Comme les répondants concernés disposaient par ailleurs de dossiers complets appariés et remplissaient encore l’exigence de 80 % d’items valides pour le concept PBC, ils ont été conservés dans les analyses au niveau des constructs. Le test de Harman à un seul facteur de cas complet a été réalisé sur 372 enregistrements de type Likert car les trois entrées PBC invalides avaient été recodées comme manquantes. La logique de nettoyage et les critères de décision statistique sont résumés dans le tableau 2. L’ensemble de données analytique nettoyé et désidentifié au niveau des répondants utilisé pour l’analyse statistique est fourni dans le Tableau Supplémentaire 3.

Scène	Objet	Règle opérationnelle	Critère de décision	Action entreprise
Contrôle du consentement	Confirmation de consentement à cocher	Un questionnaire n’était éligible au dépistage que lorsque le consentement était confirmé avant la complétion de l’item.	Boîte de consentement complétée	Les dossiers sans confirmation de consentement étaient exclus.
Correspondance de cas	Identifiant de répondant réparti sur cinq blocs de données	Un dossier n’était conservé que lorsque le même numéro de série de l’accusé apparaissait une fois dans les cinq feuilles de calcul.	Match exact un à un entre les sections ATB, SN, PBC, PI et FBR	375 cas correspondants ont été conservés.
Double screening	Numéro de répondant en double	Les numéros de série des répondants dupliqués n’étaient pas autorisés dans le fichier analytique.	Aucun identifiant en double à l’intérieur ou entre les sections	Seul le premier enregistrement complet était conservé en cas de duplication.
Contrôle des données manquantes	Éléments de construction de base	Un questionnaire a été classé comme analysable uniquement lorsque les cinq sections de la construction étaient présentes.	Aucun bloc construct complètement manquant ; Réponses manquantes ou invalides aux concepts de base ≤20 %	Les dossiers dépassant le seuil ont été exclus.
Vérification de portée pour les objets Likert	Items ATB, SN, PBC et PI	Les valeurs légales étaient limitées aux entiers de 1 à 5.	Toute valeur en dehors de 1 à 5 est considérée comme une entrée invalide	Trois valeurs hors plage codées « 45 » dans un élément PBC ont été recodées comme manquantes avant la moyenne des constructs.
Vérification de la plage pour les éléments binaires	Éléments FBR	Le codage final a été harmonisé à 1 = oui et 0 = non.	Seulement 0 ou 1 accepté	Huit items FBR ont été recodés de façon constante avant d’être notés.
Notation des constructs	ATB, SN, PBC et PI	Score composite calculé comme la moyenne des items valides au sein du construct.	Au moins 80 % d’éléments valides requis dans chaque construction	Scores moyens utilisés pour l’analyse au niveau des constructs.
Notation des constructs	FBR	Score composite calculé comme la participation comportementale sommée.	Éléments binaires sommés sur 8 actions	Le score total variait de 0 à 8.
Cohérence interne	Constructions multi-items	Fiabilité évaluée à l’aide de l’alpha de Cronbach.	α ≥ 0,70 acceptable ; α ≥ 0,80 bon ; α > 0,95 redondance possible	Tous les constructs conservés ; SN a interprété prudemment car α était légèrement en dessous de 0,70.
Variance des méthodes courantes	Objets de type Likert	Le test à facteur unique de Harman s’appliquait à tous les items ATB, SN, PBC et PI.	Premier facteur non rotatif de <40 % de la variance totale	Le CMV n’est pas jugé dominant.
Hypothèses de régression	Collinéarité prédictive	Tolérance et FIV évalués avant l’interprétation du modèle.	Tolérance > 0,20 ; VIF < 5,00	Tous les prédicteurs sont acceptables.
Hypothèses de régression	Diagnostic résiduel et d’influence	Résidus standardisés et distance de Cook inspectés.	Résidus standardisés dans un délai de ±3,00 ; Distance de Cook de <1,00	Aucun cas influent n’a été supprimé.
Analyse de robustesse	Erreurs standard HC3	Des erreurs standard HC3 cohérentes avec l’hétéroscédasticité estimées pour les principaux modèles de régression.	Les principaux prédicteurs restaient statistiquement significatifs	Les résultats de HC3 sont présentés sous forme d’estimations de robustesse.
Analyse de robustesse	Régression de Poisson	Le taux de décompte de la Réputation (FBR) est considéré comme un résultat allant de 0 à 8.	Lien de journal ; distribution de Poisson ; Vérification de l’ajustement et de la surdispersion du modèle	Les résultats de Poisson sont rapportés comme un contrôle de robustesse.
Signification statistique	Tests d’hypothèses	Des tests de signification à deux côtés ont été appliqués tout au long du processus.	p < 0,05	Seuil fixé avant analyse.

Tableau 2 : Règles de nettoyage des données, principes de codage et critères de décision statistique. Ce tableau résume les règles prédéfinies pour le criblage de consentement, le jumelage de cas, le dépistage des doublons, la gestion des données manquantes, la validation de la plage de réponse, le notation des constructs, l’évaluation de la fiabilité, l’évaluation de la variance par méthode courante, le diagnostic de régression, l’analyse de robustesse HC3, l’analyse de robustesse de Poisson et les tests de signification. Les scores composites pour ATB, SN, PBC et PI ont été calculés comme des valeurs moyennes entre les items valides de chaque construction, tandis que le FBR a été calculé comme un comptage comportemental sommé allant de 0 à 8. Toutes les analyses ont été réalisées à l’aide du jeu de données analytique épuré.

Analyse statistique

Toutes les analyses ont été réalisées dans IBM SPSS Statistics, version 30.0. Les statistiques descriptives ont d’abord été calculées pour les variables démographiques et les items du questionnaire. La fiabilité interne de la cohérence a ensuite été évaluée pour chaque construction multi-items en utilisant l’alpha de Cronbach, avec α ≥ 0,70 définie comme acceptable, α ≥ 0,80 définie comme bonne, et α > 0,95 considérée comme possible redondance^{d’élément 15}.

Comme les éléments FBR étaient dichotomiques, leur cohérence interne a été interprétée comme équivalente à KR-20 à l’alpha de Cronbach pour les éléments binaires. La RBB a été principalement traitée comme un indice de participation comportementale sommé plutôt que comme une échelle psychométrique purement réflexive, car les huit items représentaient différentes formes d’action liée à la protection. Le construct SN a été conservé malgré une valeur α légèrement inférieure à 0,70 dans l’ensemble de données principal car la valeur était proche du seuil conventionnel, les items étaient théoriquement alignés avec TPB, et le maintien du bloc construct complet préservait la structure du questionnaire prédéfinie. Les résultats impliquant SN ont été interprétés avec prudence.

La validation des constructs a suivi la conception observée à score composite du protocole. Comme l’étude n’a pas estimé un modèle structurel complet à variables latentes, la fiabilité composite, la variance moyenne extraite et la HTMT n’ont pas été utilisés comme critères principaux du modèle de mesure. L’adéquation des constructs a été évaluée grâce à une cartographie élément-à-construit basée sur la littérature, une revue d’experts, des tests pilotes, une fiabilité interne de cohérence, des vérifications de plage au niveau des items et des règles de notation prédéfinies. Cette approche a été choisie car le protocole visait à fournir un flux de travail reproductible par sondage et analyse des scores composites plutôt qu’un modèle complet de mesure SEM.

La variance des méthodes courantes a été examinée à l’aide du test à facteur^{unique 16} de Harman. Ce test utilisait des enregistrements complets d’items de type Likert après correction de plage au niveau de l’item. Parce que trois entrées PBC invalides ont été recodées comme manquantes, le test de variance de la méthode commune a été réalisé sur 372 enregistrements complets de type Likert. Le biais de méthode courant a été considéré comme non sévère lorsque le premier facteur non roté expliquait moins de 40 % de la variance totale.

Des corrélations bivariées ont été calculées entre les cinq scores des constructs. Une régression linéaire multiple a ensuite été réalisée en deux étapes. Dans le Modèle 1, PI était saisie comme variable dépendante, et ATB, SN et PBC étaient saisies simultanément comme prédicteurs. Dans le Modèle 2, la RBF était saisie comme variable dépendante, et la PI comme prédicteur focal. Comme PI faisait référence à la saison de plantation suivante et FBR à la saison précédente, ces modèles ont été interprétés comme des modèles d’association transversale plutôt que comme des modèles strictement de prédiction causale.

L’analyse de médiation a été réalisée à l’aide de la macro PROCESS pour SPSS, version 4.2, Modèle 4. Des modèles de médiation distincts ont été estimés pour l’ATB, le SN et le PBC, avec PI comme médiateur et FBR comme issue. Les effets indirects ont été estimés à l’aide de 5 000 rééchantillonnages bootstrap et d’intervalles de confiance bootstrap à 95 %. Un effet indirect a été considéré comme statistiquement significatif lorsque l’intervalle de confiance n’incluait pas zéro. Les résultats de la médiation ont été interprétés comme des associations statistiques indirectes au sein du modèle transversal plutôt que comme des preuves de causalité longitudinale.

Les hypothèses de régression ont été évaluées selon des critères prédéfinis. La multicolinéarité a été évaluée en utilisant une tolérance > 0,20 et un VIF < 5,00. Les observations influentes ont été sélectionnées à l’aide de résidus standardisés dans un délai de ±3,00 et la distance de Cook < 1,00. La linéarité et l’homoscédasticité ont été évaluées à l’aide de diagrammes de dispersion résiduels. La normalité des résidus a été examinée à l’aide d’histogrammes et de graphiques de probabilité normale. L’indépendance des erreurs a été évaluée à l’aide de la statistique de Durbin-Watson. La signification statistique a été évaluée à l’aide de tests à deux queues à p < 0,05¹⁷. Aucun cas supplémentaire n’a été exclu après les diagnostics résiduels et d’influence.

Parce que la RBF était un score de participation comportementale sommée, le modèle principal l’a traitée comme un résultat composite. Comme ce même score représentait également un décompte des comportements protecteurs approuvés de 0 à 8, la régression de Poisson a été réalisée comme test de robustesse. Des erreurs standard HC3 cohérentes avec l’hétéroscédasticité ont également été estimées pour les principaux modèles de régression, car les analyses de robustesse incluaient des estimations de régression HC3. Les estimations de HC3 ont été rapportées comme B, HC3 SE, t, p et intervalles de confiance à 95 %. La régression de Poisson a été estimée à l’aide de la procédure de modèle linéaire généralisé dans SPSS, avec une distribution de Poisson, une fonction de liaison logarithmique et une estimation du maximum de vraisemblance. Des rapports de taux d’incidence, des erreurs standard robustes, des intervalles de confiance à 95 % et des indicateurs d’ajustement du modèle ont été rapportés. La surdispersion potentielle a été évaluée à l’aide du rapport chi-carré de Pearson/degrés de liberté. Le modèle de Poisson n’a été utilisé qu’à titre de vérification de robustesse et n’a pas remplacé l’analyse linéaire primaire au niveau des constructs.

Résultats

Saisie de données et contrôle qualité

Un total de 375 questionnaires appariés ont été conservés dans les cinq groupes de données basés sur questionnaire. Lors de la vérification par intervalle au niveau des items, trois entrées hors plage codées « 45 » ont été identifiées dans un élément PBC. Ces valeurs étaient traitées comme des erreurs de saisie manuelle car elles dépassaient la plage de réponse autorisée de 1 à 5 pour les éléments à l’éche...

Discussion

La présente étude a appliqué un protocole d’enquête transversale reproductible pour examiner comment l’attitude envers le comportement, les normes subjectives et le contrôle comportemental perçu étaient associés à l’intention de protection, et comment l’intention de protection était associée à la réponse comportementale auto-déclarée des agriculteurs dans le contexte du tourisme patrimonial agricole de Xiajin. Les résultats ont montré un schéma cohérent. Les trois constructions antérieur...

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Stylo-plumes	Fournisseur local de papeterie	Ne s'applique pas	Utilisé par les répondants pour remplir les questionnaires sur papier lors de la collecte de données basée sur les villages et de l'administration de l'enquête sur site.
IBM SPSS Statistics, Version 30.0	IBM Corporation	SPSS Statistics 30.0	Utilisé pour les statistiques descriptives, l'analyse de fiabilité, le test de variance de la méthode commune, l'analyse de corrélation, la régression linéaire, l'analyse de médiation, l'analyse de robustesse HC3 et l'analyse de robustesse de la régression de Poisson.
Armoire de rangement verrouillée	Fournisseur local d'équipement de bureau	Ne s'applique pas	Utilisé pour stocker en toute sécurité les questionnaires sur papier remplis avant et après la saisie des données.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	CFQ7TTC0PBMF	Utilisé pour l'organisation des données brutes, l'appariement des feuilles de calcul, la vérification de la plage au niveau des éléments, le dépistage des doublons, le codage préliminaire et le recalcul des scores de construction avant l'analyse statistique formelle.
Fiche d'information et de consentement des participants	Préparée par l'équipe de recherche	Ne s'applique pas	Fournie au début du questionnaire. Les répondants ont confirmé leur participation volontaire par une case à cocher avant de répondre à l'enquête.
Poste de travail d'analyse de données protégé par mot de passe	Poste de travail de recherche géré en interne	Ne s'applique pas	Utilisé pour stocker des ensembles de données électroniques anonymes et effectuer des analyses statistiques.
Formulaires de questionnaire imprimés	Préparés par l'équipe de recherche	Ne s'applique pas	Utilisés pour l'administration hors ligne de questionnaires sur papier dans les 14 villages du système de l'ancien parc de mûriers du cours inférieur de la rivière Jaune de Xiajin.
PROCESS macro pour SPSS, Version 4.2	Andrew F. Hayes	PROCESS v4.2	Utilisé pour l'analyse de médiation par bootstrap et l'estimation des erreurs types HC3 corrigées pour l'hétéroscédasticité.
Étiquettes de numéro de série des répondants	Préparées par l'équipe de recherche	Ne s'applique pas	Utilisées pour attribuer à chaque questionnaire un numéro de série unique pour correspondre aux cinq regroupements de questionnaires lors de la saisie et du dépistage des données.