Un protocole d'enquête de terrain standardisé pour évaluer la volonté de conservation des visiteurs et les comportements de voyage responsables auto-déclarés aux grottes de Longmen

Résumé

Ce protocole normalise une enquête auprès des visiteurs à perturbation minimale aux grottes de Longmen en associant l'interception dans les espaces publics, la passation anonyme de questionnaires, un criblage prédéfini, la validation des mesures, la vérification des modèles et l'archivage de la reproductibilité.

Résumé

Les enquêtes auprès des visiteurs de sites patrimoniaux doivent produire des preuves comportementales exploitables sans perturber le fonctionnement des sites ni compromettre les priorités de conservation. Toutefois, les critères de recrutement, les règles d'exclusion, les vérifications de mesure, les diagnostics de modèles et l'archivage des données sont souvent rapportés de manière incomplète dans les études sur le tourisme patrimonial. Ce protocole présente un flux de travail de terrain à perturbation minimale permettant de mesurer la disposition à la conservation et les comportements déclarés de voyage responsable des visiteurs des Grottes de Longmen, à Luoyang, en Chine. Le flux de travail intègre l'interception des visiteurs dans les espaces publics, la passation anonyme d'un questionnaire électronique, le dépistage d'éligibilité, des contrôles d'attention, la sécurisation quotidienne des données brutes, des règles d'exclusion prédéfinies, le calcul des scores des construits, les tests de fiabilité, l'analyse factorielle confirmatoire, les diagnostics de régression et de modèles de cheminement, des vérifications de sensibilité, ainsi que l'archivage pour reproductibilité. Le questionnaire distingue les connaissances sur le patrimoine, la valeur perçue du patrimoine, l'attachement au lieu, la qualité perçue des messages pro-environnementaux, la sensation de surfréquentation, le soutien aux infrastructures et services, l'attitude envers la conservation, la disposition à la conservation et les comportements déclarés de voyage responsable. Une mise en œuvre représentative a montré que ce flux de travail produisait un jeu de données analysable, avec des exclusions traçables, des diagnostics de mesure acceptables et des résultats de modélisation interprétables. Ce protocole est destiné aux études sur les sites patrimoniaux nécessitant des preuves transparentes sur le comportement des visiteurs, plutôt qu'une simple mesure de satisfaction. Il peut être adapté à d'autres contextes patrimoniaux en conservant la séquence procédurale fondamentale, tout en modifiant les construits spécifiques au site, les points d'enquête, les versions linguistiques, les items comportementaux et les contraintes de terrain selon les risques locaux de conservation et la composition des visiteurs.

Introduction

Les sites du patrimoine culturel nécessitent un accès aux visiteurs pour l'éducation du public, la transmission culturelle et la valeur touristique, mais la fréquentation peut également exercer une pression sur des ressources fragiles, tant matérielles, spatiales que symboliques¹. Cette tension est particulièrement manifeste dans les sites à fort afflux de visiteurs, où les itinéraires de circulation sont limités, les espaces d'interprétation densément occupés et les règles de conservation doivent être comprises en un temps très court. Les grottes de Longmen, à Luoyang en Chine, offrent un cadre approprié pour une méthodologie d'enquête axée sur la conservation, car elles combinent, dans un même environnement actif, la protection du patrimoine rupestre, l'interprétation publique, la gestion des flux de visiteurs et l'éducation à la conservation. Dans ce contexte, la mesure de la fréquentation ne peut pas se limiter à la satisfaction. Une enquête utile doit documenter si les visiteurs comprennent la valeur du patrimoine, reconnaissent les règles de protection, acceptent les restrictions de conservation et déclarent adopter un comportement responsable pendant ou immédiatement après leur visite.

Les études sur le tourisme patrimonial mesurent couramment la valeur perçue, l'image de la destination, l'attachement au lieu, la satisfaction ou l'intention générale en faveur de l'environnement². La faiblesse opérationnelle ne réside pas dans l'utilisation de ces construits, mais dans la communication limitée sur la manière dont les données de terrain sont produites. Les points de recrutement, les intervalles d'échantillonnage, les règles de suspension, les contrôles d'attention, les seuils d'exclusion, la consolidation des données brutes, le calcul des scores des construits, la validation des mesures, les diagnostics des modèles et l'archivage en vue de la reproductibilité sont souvent décrits brièvement ou après la connaissance des résultats. Cela affaiblit la comparaison entre les études et limite l'utilité des données d'enquête pour la gestion du patrimoine. Le protocole actuel comble cette lacune en fixant la séquence du flux de travail avant toute interprétation substantielle : préparation du questionnaire, test pilote, recrutement en espaces publics, administration anonyme, examen des données, vérification des mesures, interprétation du modèle, analyse de sensibilité et archivage.

La structure du dispositif suit l'ordre pratique d'une visite patrimoniale axée sur la conservation. La connaissance du patrimoine indique si les visiteurs comprennent la signification historique et culturelle du site. La valeur perçue du patrimoine reflète si les visiteurs considèrent le site comme méritant d'être protégé³. L'attachement au lieu mesure le lien personnel établi au cours de la visite⁴. La qualité perçue des messages pro-environnementaux indique si les messages de conservation sont visibles, compréhensibles et utiles pour guider le comportement. L'impression de suraffluence rend compte de la densité et de la pression liées aux déplacements, qui peuvent influencer l'attention portée aux règles⁵. Le soutien des équipements et services indique si les panneaux, barrières, itinéraires, rappels du personnel et services aux visiteurs rendent un comportement responsable possible. Ces six facteurs liés au site sont séparés de l'attitude envers la conservation, de la disposition à agir pour la conservation et du comportement déclaré de voyage responsable, afin que perception, évaluation, intention et comportement déclaré ne soient pas regroupés en un seul score général de réponse positive.

Les attitudes en matière de conservation et la volonté de participer à la conservation sont également considérées comme des concepts distincts. L'attitude en matière de conservation fait référence à la croyance évaluative du visiteur selon laquelle les grottes de Longmen devraient être protégées et que la conservation devrait être une priorité. La volonté de participer à la conservation concerne la disposition du visiteur à accepter ou à soutenir des exigences liées à la conservation, notamment le respect des règles, l’acceptation d’inconvénients, les restrictions d’itinéraire et la gestion protectrice⁶. Le comportement responsable déclaré par les visiteurs fait référence aux actions rapportées pendant la visite, telles que le respect des panneaux, l’évitement des contacts nuisibles, le maintien dans les zones autorisées et la réduction des perturbations dans l’environnement patrimonial⁷. Un visiteur peut estimer que la conservation est importante, tout en étant réticent à accepter des restrictions. Un comportement responsable peut également résulter du fait que l’environnement du site facilite la conformité. La distinction entre ces concepts permet d’identifier si un problème de gestion relève davantage de la connaissance, de la clarté du message, de la volonté, du soutien des infrastructures ou du comportement déclaré.

Les grottes de Longmen sont utilisées comme contexte d'essai car la mesure des visiteurs doit être effectuée près du moment de la visite, tout en préservant une faible perturbation, l'anonymat et les limites opérationnelles. Le flux de travail est limité aux espaces publics dédiés au service des visiteurs ainsi qu'aux zones post-visite ou proches des sorties, et n'inclut pas les zones de conservation restreintes ni l'observation directe des surfaces protégées. Cette délimitation est importante car les travaux de terrain sur les sites patrimoniaux s'effectuent dans des environnements de gestion active, où les activités d'enquête ne doivent pas interrompre les déplacements, les tâches du personnel, la sécurité des visiteurs ou les pratiques de conservation⁸. L'utilisation de fenêtres d'enquête fixes, d'interceptions systématiques, de règles de suspension, d'exclusions prédéfinies et le verrouillage quotidien des fichiers bruts permettent de réduire les décisions de terrain non documentées ainsi que le nettoyage a posteriori des données.

Le protocole est transférable au niveau du flux de travail, mais il n’est pas destiné à ce que le questionnaire soit copié sans modification. Les composants qui doivent rester inchangés sont la définition des limites de l’enquête, la définition de la population cible, le contrôle de version du questionnaire finalisé, l’interception systématique des visiteurs, le dépistage d’éligibilité, les vérifications d’attention, la verrouillage des données brutes avant exclusion, les règles prédéfinies de qualité des données, le calcul des scores de construits, la validation des mesures, les diagnostics de modèle, les analyses de sensibilité et l’archivage de la reproductibilité. Les composants ajustables sont la formulation des risques liés à la conservation, les items comportementaux, les points d’enquête, les versions linguistiques, les variables de composition des visiteurs et les indicateurs de gestion. Les parcs archéologiques peuvent nécessiter une formulation plus forte concernant le contact avec les surfaces et les restrictions d’itinéraire⁹. Les villes historiques peuvent nécessiter des items sur la gêne occasionnée aux résidents et les comportements liés à l’espace routier partagé¹⁰. Les musées et les paysages sacrés peuvent nécessiter des items sur la circulation dans les galeries, la protection des expositions, les espaces rituels ou les conduites culturellement sensibles¹¹. Cette structure permet une adaptation spécifique au site sans affaiblir la comparabilité procédurale.

Les résultats représentatifs sont utilisés uniquement pour démontrer si le flux de travail produit des données exploitables sur le comportement des visiteurs. Ils ne servent pas à affirmer une observation directe du comportement, une estimation de la capacité d'accueil, des effets d'intervention ou une équivalence entre les comportements déclarés et observés. La contribution du protocole réside dans la séquence normalisée et vérifiable de collecte, de tri, de validation, d'analyse et d'archivage de données d'enquête auprès des visiteurs à finalité conservationnelle, dans des conditions de perturbation minimale sur les sites patrimoniaux.

Ce protocole normalisé mesure la volonté des visiteurs de contribuer à la conservation et leurs comportements déclarés de voyage responsable aux Grottes de Longmen, à Luoyang, dans la province du Henan, en Chine. Il comprend la conception du questionnaire, un test pilote, l'interception des visiteurs dans les espaces publics, la passation anonyme du questionnaire, la consolidation des données brutes, le contrôle de qualité, le calcul des scores des construits, la vérification des mesures, les diagnostics du modèle et l'archivage des fichiers de l'étude.

Protocole

L'étude a été menée conformément à la Déclaration d'Helsinki et a été approuvée par le Comité d'éthique de la recherche de SEGi (Numéro d'approbation : SEGiEC/SR/FOELPM/163/2025-2027) le 27 juin 2025. Un consentement éclairé écrit ou électronique a été obtenu avant le début du questionnaire.

REMARQUE : Aucun nom, numéro de carte d'identité, numéro de téléphone, image du visage, adresse domiciliaire, identifiant de dispositif, coordonnées GPS, identifiant de compte, photographie, enregistrement audio, enregistrement vidéo ou autre information directement identifiable n'a été recueilli. La collecte des adresses IP a été désactivée avant la diffusion officielle du questionnaire. Aucune autorisation écrite formelle de gestion du site n'a été obtenue auprès de l'autorité de gestion des grottes de Longmen. Par conséquent, les travaux sur le terrain ont été limités aux zones de service accessibles au public ainsi qu'aux espaces situés après la visite ou près des sorties. Les assistants d'enquête n'ont pas pénétré à l'intérieur des grottes, dans les zones restreintes de conservation, les zones réservées au personnel, les passages étroits, les plates-formes d'observation bondées, les files d'attente aux contrôles d'accès, les itinéraires d'urgence, les espaces religieux ou commémoratifs, ni dans tout autre lieu où le recrutement pourrait entraver la circulation des visiteurs, le fonctionnement du site, la sécurité des visiteurs, les tâches du personnel ou les pratiques de conservation. Le recrutement a été suspendu immédiatement en cas de fortes pluies, d'annonces d'urgence, de mesures officielles de contrôle des foules, de demande du personnel, d'affluence anormale, ou dans toute situation susceptible de perturber la fluidité de la circulation, la sécurité ou la gestion du site.

1. Définir le site d'étude, les constructions, la cible d'échantillonnage et la période d'inventaire

1. Utiliser le site touristique des grottes de Longmen, dans la province du Henan, à Luoyang, en Chine, comme lieu d'étude. Définir la population cible comme étant les visiteurs adultes ayant terminé, ou sur le point de terminer, leur visite journalière aux grottes de Longmen.
2. Utiliser trois points de sondage publics : la zone de sortie des visiteurs, la zone de repos publique située en dehors de l'itinéraire principal de visite, et la zone de service aux visiteurs près du point de connexion des transports. N'utiliser que des espaces où les visiteurs peuvent s'arrêter volontairement sans entraver la circulation des visiteurs ni interférer avec le fonctionnement du site.
3. Interrompre le recrutement en cas de fortes pluies, d'annonces d'urgence, de mesures officielles de contrôle des foules, de demande du personnel, d'affluence anormale, d'engorgement dû à des visites guidées, de passages bloqués, ou dans toute situation susceptible de perturber la circulation des visiteurs, la sécurité des visiteurs, les tâches du personnel ou la gestion du site.
4. Utiliser la connaissance du patrimoine (HK), la valeur perçue du patrimoine (PHV), l'attachement au lieu (PA), la qualité perçue des messages en faveur de l'environnement (PMQ), la perception de l'affluence (PC) et le soutien aux installations et services (FSW) comme prédicteurs liés au site.
5. Utiliser l'attitude en faveur de la conservation (CA) et la volonté de conservation (CW) comme variables liées à l'intention. Définir CA comme la croyance du visiteur selon laquelle les grottes de Longmen devraient être protégées et que la conservation devrait être une priorité. Définir CW comme la disposition du visiteur à accepter ou à soutenir les exigences de conservation, notamment le respect des règles, l'acceptation d'inconvénients, les restrictions d'itinéraire et la gestion protectrice.
6. Utiliser le comportement autodéclaré de voyage responsable (RTB) comme résultat comportemental. Définir RTB comme les conduites déclarées pendant la visite, notamment le respect des panneaux et des barrières, l'évitement des contacts nuisibles avec les surfaces patrimoniales, le maintien dans les zones autorisées, la réduction des perturbations pour les autres visiteurs et l'environnement patrimonial, et le respect de la propreté du site.
7. Fixer la taille d'échantillon brute prévue à 480 questionnaires complétés et la taille d'échantillon valide minimale à 400 questionnaires après le tri de qualité.
8. Réaliser la collecte formelle des données du 1er avril 2026 au 20 mai 2026. Prévoir deux périodes de sondage par jour de terrain : de 10h00 à 12h00 et de 14h30 à 17h30.
9. Figure 1 résume l'ensemble de la procédure, de la conception du questionnaire et des tests pilotes jusqu'à la collecte sur le terrain en espace public, le tri, la notation, la validation des mesures, la vérification du modèle, l'analyse de sensibilité et l'archivage des fichiers d'étude.
   NOTE : Les grottes de Longmen ont été choisies car ce site culturel classé au patrimoine mondial associe, dans un même cadre actif, un fort afflux de visiteurs, la conservation d'un patrimoine sculpté dans la roche, l'interprétation à destination du public et des exigences en matière de gestion des visiteurs¹².

2. Concevoir, sélectionner, traduire et tester le questionnaire

1. Organisez le questionnaire en cinq sections : consentement éclairé, dépistage d'admissibilité, éléments relatifs à la perception du site patrimonial, attitude à l'égard de la conservation, éléments relatifs à la volonté de conservation et aux comportements de voyage responsables, ainsi que variables démographiques et liées aux voyages.
2. Utilisez une échelle de Likert à 5 points pour tous les éléments substantiels portant sur la perception, l'attitude, la volonté et les comportements : 1 = fortement en désaccord, 2 = en désaccord, 3 = ni d'accord ni en désaccord, 4 = d'accord, et 5 = fortement d'accord.
3. Incluez 31 éléments substantiels de type Likert répartis en neuf construits : HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW et RTB. Utilisez au moins trois items observés pour chaque construit, et quatre items pour PHV, CA, CW et RTB.
4. Veillez à distinguer clairement la formulation des items CA, CW et RTB. Les items CA évaluent l'importance perçue, la priorité et la responsabilité associées à la conservation. Les items CW évaluent la volonté d'accepter ou de soutenir des exigences liées à la conservation. Les items RTB évaluent les comportements déclarés au cours de la visite effectuée le même jour.
5. Formulez chaque item en lien avec la visite des grottes de Longmen, plutôt qu'en termes de préoccupation environnementale générale. Évitez les formulations à deux volets, les formulations orientées, le jargon professionnel de la conservation, et toute formulation suggérant une réponse socialement souhaitable.
6. Alignez les items relatifs à la volonté et aux comportements sur la logique de l'intention comportementale et du contrôle perçu utilisée dans la recherche appliquée sur les visiteurs¹³. Adaptez les items sur l'attachement au lieu et les comportements responsables à la visite des grottes de Longmen¹⁴. Utilisez les items sur la perception du site patrimonial pour mesurer la perception de la valeur, la qualité de la relation visiteur-site et l'interprétation liée à la conservation, spécifiques aux grottes de Longmen¹⁵.
7. Essayez de maintenir la longueur moyenne de lecture de chaque item en dessous de 28 caractères et de limiter le temps de complétion du questionnaire complet à 6–10 minutes lors du test pilote. N'incluez pas de questions ouvertes à réponse libre dans le questionnaire officiel.
8. Ajoutez des items de dépistage portant sur l'âge, le statut de visite le jour même, le rôle professionnel et la participation répétée. Mettez fin au questionnaire si le participant a moins de 18 ans, n'a pas visité les grottes de Longmen le jour du sondage, est membre du personnel de la zone touristique, guide touristique travaillant pendant la visite, employé d'une agence de voyages travaillant pendant la visite, vendeur travaillant à l'intérieur ou à proximité de la zone d'enquête, membre de l'équipe de recherche, ou a déjà rempli le questionnaire le même jour.
9. Ajoutez deux items de contrôle d'attention. Placez le premier après le premier tiers des items substantiels : « Pour confirmer que vous lisez attentivement les questions, veuillez sélectionner ‘D’accord’ pour cet item. » Ne codez-le comme réussi que si le participant choisit 4. Placez le second après les deux premiers tiers des items substantiels : « À des fins de contrôle qualité, veuillez sélectionner ‘En désaccord’ pour cet item. » Ne codez-le comme réussi que si le participant choisit 2.
10. Préparez le questionnaire de travail dans la langue privilégiée. Demandez à deux chercheurs bilingues ayant une expérience en tourisme, patrimoine ou enquêtes comportementales de comparer les items avec les significations des construits anglais prévus. Résolvez les divergences de formulation avant le test pilote.
11. Réalisez le test pilote du 20 mars 2026 au 25 mars 2026 auprès de 30 visiteurs adultes ou récents visiteurs d'un site patrimonial culturel. Notez le temps de complétion, les items sautés, les formulations mal comprises, les questions répétées par les participants, les hésitations sur les items, les problèmes d'affichage sur la plateforme et les confusions concernant la formulation des items CA, CW ou RTB.
12. Revisez tout item si plus de 20 % des participants au test pilote indiquent qu'il est difficile à comprendre. Conservez un item si sa corrélation corrigée item-total est d'au moins 0,30. Conservez un construit si l'alpha de Cronbach est d'au moins 0,70.
13. Conservez un construit dont l'alpha de Cronbach est compris entre 0,65 et 0,69 uniquement si toutes les corrélations corrigées item-total sont d'au moins 0,30 et si la suppression d'un seul item n'augmente pas l'alpha de Cronbach de plus de 0,03. Indiquez comme étant marginalement fiable tout construit situé dans cette plage.
14. Excluez les réponses du test pilote de l'ensemble de données analytique officiel. Finalisez le questionnaire après que les deux relecteurs bilingues ont vérifié les items révisés.
15. Tableau 1 résume les définitions des construits, les codes des items, la formulation des items, le sens de codage, la position analytique et la source ou la base d'adaptation des neuf construits du questionnaire.
16. Fichier supplémentaire 1 fournit le questionnaire final, la page de consentement éclairé, les questions de dépistage, les items de contrôle d'attention, le relevé d'affichage sur la plateforme du questionnaire et le relevé de relecture du test pilote.
    POINT D'ARRÊT : interrompez-vous après le test pilote si un construit présente un alpha de Cronbach inférieur à 0,65. Revisez la formulation des items et répétez le test pilote avant le travail de terrain officiel.

3. Former les assistants chargés de l'enquête et effectuer un échantillonnage systématique par interception

1. Recrutez des assistants enquêteurs qui ne participent pas à la gestion de l'aire pittoresque, à la billetterie, à l'exploitation touristique, à la vente de souvenirs, à la régulation du flux des visiteurs, au contrôle de la conservation, ou à toute autre fonction pouvant influencer la volonté des visiteurs de participer.
2. Attribuez à chaque assistant enquêteur un code de terrain avant la formation. Utilisez des codes de personnel tels que SA01, SA02, SA03 et SA04 dans le journal de terrain au lieu des noms personnels.
3. Formez tous les assistants enquêteurs pendant 2 h avant le début officiel de la collecte des données. Abordez les critères d'éligibilité, la procédure de consentement, le script d'invitation, la gestion des refus, l'intervalle d'échantillonnage, la règle de sélection des groupes de voyage, la règle de suspension du recrutement, les exigences en matière de confidentialité, les règles de contrôle de qualité, le remplissage du journal de terrain, ainsi que la distinction entre CA, CW et RTB.
4. Veillez à ce que chaque assistant enquêteur réalise cinq invitations pratiques supervisées avant le début officiel de la collecte des données.
5. Utilisez le script d'invitation suivant : « Bonjour, nous menons une enquête académique anonyme sur l'expérience des visiteurs, la protection du patrimoine et les comportements de voyage responsables aux Grottes de Longmen. Le questionnaire prend environ 6 à 10 minutes. La participation est volontaire et vous pouvez l'interrompre à tout moment. »
6. Ne mentionnez pas les hypothèses attendues, les orientations souhaitées des réponses, les relations du modèle, les scores de comportement de conservation, ni aucun effet positif supposé pendant le recrutement.
7. Au début de chaque période d'enquête, sélectionnez aléatoirement un nombre de départ compris entre 1 et 5. Approchez le visiteur correspondant au nombre sélectionné, puis abordez chaque cinquième visiteur adulte passant par le point d'enquête choisi après avoir terminé, ou presque terminé, sa visite.
8. Réinitialisez la séquence de comptage après chaque questionnaire complété, refus ou visiteur non éligible.
9. Invitez une seule personne par groupe de voyage. Lorsque plusieurs visiteurs éligibles d'un même groupe souhaitent participer, invitez la personne dont l'anniversaire est le plus proche de la date de l'enquête.
10. Interrompez immédiatement l'invitation si le visiteur refuse, semble pressé, s'occupe d'enfants ou de compagnons âgés, gêne le flux des visiteurs, écoute une explication guidée, entre dans un tronçon très fréquenté ou se trouve dans toute situation où le recrutement pourrait causer un désagrément.
11. Tenez un journal de terrain pour chaque période d'enquête. Notez la date, la fenêtre horaire, le point d'enquête, le code de l'assistant enquêteur, les visiteurs approchés, les visiteurs non éligibles, les refus, les questionnaires entamés, les questionnaires complétés, les périodes de suspension, la raison de la suspension et les écarts par rapport à l'échantillonnage.
12. Utilisez le journal de terrain pour calculer le taux d'approche, le taux de refus, le taux de complétion et le taux de réponses valides.
13. Poursuivez le travail de terrain jusqu'à la collecte de 480 questionnaires bruts. Assurez-vous que chaque point d'enquête contribue à au moins 120 questionnaires bruts.
14. Surveillez le sexe, la tranche d'âge, le statut de première visite et le mode de déplacement à la fin de chaque journée d'enquête. N'acceptez pas de rejeter des visiteurs éligibles pour forcer un équilibre démographique. Tentez de maintenir les premières visites entre 45 % et 70 % et les participants à des visites organisées en groupe en dessous de 45 % de l'échantillon valide. Considérez ces valeurs comme des plages de surveillance, et non comme des quotas.
15. Tableau 2 présente le calendrier de terrain, les points d'enquête publics, l'intervalle d'échantillonnage, les objectifs d'échantillonnage, les règles de suspension et les variables de saisie du travail de terrain.
16. Fichier supplémentaire 2 fournit le formulaire de journal de terrain, le registre d'attribution des rôles, le journal de gestion des données, le formulaire de journal d'exclusion et la structure du codebook.
    NOTE : Notez tout écart par rapport à l'intervalle d'échantillonnage, au point d'enquête, à la fenêtre horaire ou à la règle de suspension dans le journal de terrain le jour même.

4. Administrer le questionnaire et vérifier les relevés quotidiens

1. Présenter la page de consentement éclairé avant le début du questionnaire. Demander à chaque participant de confirmer qu’il a au moins 18 ans, qu’il a lu la déclaration de consentement et qu’il accepte de participer volontairement.
2. Administrer le questionnaire au moyen d’une plateforme électronique sur une tablette ou sur le téléphone mobile du participant. Présenter un seul item ou un petit groupe d’items par écran et exiger une réponse pour chaque item Likert principal.
3. N’expliquer que le sens littéral d’un mot ou d’une expression si une clarification est demandée. Ne pas suggérer, insinuer ou confirmer une orientation de réponse quelconque.
4. Enregistrer l’heure de début, l’heure de fin, la durée d’achèvement, la date, le point d’enquête, la fenêtre temporelle et le code de l’assistant enquêteur. Ne pas recueillir de commentaires en texte libre pendant le questionnaire formel.
   POINT DE VÉRIFICATION : À la fin de chaque journée d’enquête, vérifier que tous les questionnaires complétés contiennent l’heure de début, l’heure de fin, le point d’enquête, la fenêtre temporelle et le code de l’assistant enquêteur.

5. Exporter, analyser et noter le jeu de données

1. Exporter le fichier brut du questionnaire au format .xlsx à 20h00 chaque jour de l'enquête. Nommer chaque fichier selon le format LongmenSurvey_raw_YYYYMMDD.xlsx et le stocker dans un dossier protégé par mot de passe, accessible uniquement au personnel autorisé de l'étude.
2. Tenir un registre d'affectation des rôles en utilisant des codes de personnel plutôt que des noms. Enregistrer le code du personnel responsable de chaque session d'enquête, de chaque exportation quotidienne, du stockage des fichiers bruts, du verrouillage des fichiers bruts, du codage des exclusions, de la vérification indépendante du tri, des analyses statistiques et de la consolidation finale du jeu de données.
3. Combiner tous les fichiers bruts quotidiens après la fin officielle de la collecte des données. Attribuer à chaque cas un identifiant unique de répondant selon le format LGV0001 à LGV0480. Enregistrer un fichier maître non modifié sous le nom LongmenSurvey_raw_locked.xlsx, et noter dans le registre de gestion des données la date de verrouillage, la taille du fichier et la somme de contrôle SHA-256.
4. Réaliser tous les triages, cotation et analyses à partir de fichiers de travail copiés. Ne pas modifier le fichier maître brut verrouillé.
5. Exclure les cas ne répondant pas aux critères d'éligibilité, notamment un âge inférieur à 18 ans, l'absence de visite le jour même, un rôle professionnel exclu ou une participation multiple le même jour. Exclure les cas ayant échoué à l'un ou l'autre des items de contrôle d'attention.
6. Exclure les cas dont la durée de complétion est inférieure à 180 secondes, les cas ayant fourni la même réponse Likert sur 15 items substantiels consécutifs ou plus, les cas dont l'écart-type est inférieur à 0,25 sur tous les items Likert substantiels, ainsi que les cas confirmés comme doublons.
7. Examiner les cas dont la durée de complétion excède 1 800 secondes. Conserver un cas à longue durée uniquement s'il ne présente ni échec au contrôle d'attention, ni réponse linéaire systématique (straight-lining), ni contradiction d'éligibilité, ni motif de réponse en double, ni aucun autre problème sur le terrain.
8. Rechercher les cas en double à l'aide des items Likert substantiels, des variables démographiques, du point d'enquête, de la fenêtre temporelle et de l'heure de complétion arrondie à la seconde près. En cas de doublon complet, conserver le cas le plus ancien et exclure le cas le plus récent.
9. Créer une variable d'exclusion comportant les catégories suivantes : éligible, non-éligibilité, échec au contrôle d'attention, complétion trop rapide, échec au contrôle des cas à longue durée, réponse linéaire systématique, réponse en double et autre problème sur le terrain. Ne conserver que les cas codés comme éligibles. Poursuivre le travail de terrain selon les mêmes règles si moins de 400 cas valides restent après le triage.
10. Réaliser la vérification indépendante du triage avant la cotation des construits. Le premier relecteur applique toutes les règles d'exclusion, tandis que le second relecteur vérifie le statut d'éligibilité, les résultats des contrôles d'attention, la durée de complétion, la présence de réponses linéaires systématiques, les décisions concernant les doublons et les codes finaux d'exclusion à partir du fichier brut verrouillé.
11. Coder tous les items Likert de 1 à 5. Inverser le codage des items formulés de manière négative selon la formule : score inversé = 6 − score initial.
12. Coder les variables démographiques et de déplacement, notamment le sexe, le groupe d'âge, le niveau d'éducation, le revenu mensuel personnel, la première visite, le mode de transport, le point d'enquête et la fenêtre temporelle. Enregistrer toutes les règles de codage dans le manuel de codage.
13. Calculer chaque score de construit comme la moyenne arithmétique de ses items retenus, et conserver tous les scores de construits sur l'échelle originale de 1 à 5. Ne pas imputer les valeurs manquantes au niveau des items, car tous les items substantiels sont des champs obligatoires.
14. Tableau 3 résume les règles d'éligibilité, de contrôle d'attention et de tri de qualité appliquées avant la cotation des construits.
15. Tableau 4 présente le plan de codage des variables démographiques et de déplacement, la règle d'inversion de codage, le codage du statut d'exclusion et le calcul des scores de construits.
    POINT DE CONTRÔLE : Passer aux tests de mesure uniquement lorsque le jeu de données analytique final contient au moins 400 questionnaires valides, que tous les cas retenus disposent de scores complets pour chaque construit et que la vérification indépendante du triage est terminée.

6. Évaluer la fiabilité, la structure de la mesure et le risque de méthode commune

1. Calculez l'alpha de Cronbach et la corrélation corrigée entre chaque item et le total pour chaque construit à plusieurs items. Considérez un alpha de Cronbach ≥0,70 comme acceptable. Considérez un alpha de Cronbach compris entre 0,65 et 0,69 comme marginalement fiable uniquement lorsque toutes les corrélations corrigées entre les items et le total sont ≥0,30 et qu'aucune suppression d'un seul item n'augmente l'alpha de plus de 0,03.
2. Conservez les items dont la corrélation corrigée avec le total est ≥0,30. Supprimez un item uniquement si sa corrélation corrigée avec le total est inférieure à 0,30 et que sa suppression augmente l'alpha de Cronbach d'au moins 0,03. Indiquez la surpopulation perçue comme marginalement fiable si son alpha reste compris entre 0,65 et 0,69 après examen des items.
3. Réalisez une analyse factorielle confirmatoire du modèle de mesure à neuf facteurs en utilisant tous les items substantiels conservés. Signalez les valeurs de CFI, TLI, RMSEA, SRMR, l'intervalle des saturations factorielles standardisées, la fiabilité composite et la variance moyenne extraite.
4. Considérez le modèle de mesure comme acceptable lorsque les valeurs de CFI et TLI sont ≥0,90 et celles de RMSEA et SRMR sont ≤0,08. Conservez les items dont la saturation factorielle standardisée est ≥0,50. Examinez attentivement tout item dont la saturation est inférieure à 0,50 ou qui présente une corrélation résiduelle importante avec un item conceptuellement similaire.
5. Évaluez la validité discriminante à l’aide des corrélations entre construits latents et de l’HTMT. Signalez les paires de construits si l’HTMT dépasse 0,85, ou 0,90 pour les construits conceptuellement proches. Examinez attentivement CA, CW et RTB s’ils présentent un chevauchement latent excessif.
6. Comparez le modèle à neuf facteurs avec un modèle à un seul facteur comme test de dépistage du risque de méthode commune. Réalisez le test de Harman à un seul facteur uniquement comme un outil descriptif de dépistage, et n’utilisez pas ce test comme preuve de l’absence de biais de méthode commune¹⁶.
7. Réalisez une analyse factorielle exploratoire uniquement comme diagnostic secondaire de regroupement des items, en utilisant la méthode des axes principaux avec une rotation oblimin.
8. Tableau 5 résume les seuils prédéfinis utilisés pour la fiabilité, la conservation des items, l'ajustement de l'ACF, la validité discriminante, le dépistage de la méthode commune, l'examen des corrélations, les diagnostics du modèle, les tests d'effet indirect et les vérifications de sensibilité.
9. Présentez les résultats complets de la fiabilité au niveau des items, les saturations standardisées de l'ACF, la fiabilité composite, les valeurs d'AVE, la matrice d'HTMT, le modèle comparatif à un facteur et les diagnostics exploratoires de regroupement des items dans le Fichier Supplémentaire 3.
   ARRÊT TEMPORAIRE : Interrompez-vous après les tests de mesure si plus d’un construit présente un alpha de Cronbach inférieur à 0,65, si CA, CW et RTB ne peuvent être distingués dans le modèle de mesure, ou si une valeur d'HTMT dépasse le seuil prédéfini.

7. Générer des diagnostics descriptifs et estimer des modèles

1. Calculer la fréquence et le pourcentage pour les variables catégorielles. Calculer la moyenne, l'écart type, la médiane, le minimum, le maximum, l'asymétrie et l'aplatissement pour tous les scores de construit.
2. Considérer une asymétrie absolue inférieure à 2,00 et un aplatissement absolu inférieur à 7,00 comme acceptables pour les modèles prévus. Signaler un construit si plus de 60 % des participants valides choisissent la même catégorie de réponse arrondie ou si son écart type est inférieur à 0,50.
3. Calculer les corrélations de Pearson entre les scores de construit. Considérer les corrélations supérieures à 0,70 comme une possible redondance de construit et revérifier le codage des items, le codage inverse et le calcul du construit avant la modélisation.
4. Standardiser les scores de construit continus et coder par variables indicatrices (dummy) les variables de contrôle catégorielles. Utiliser le groupe d'âge, le sexe, le niveau d'éducation, le revenu mensuel personnel, la première visite et le mode de transport comme variables de contrôle.
5. Estimer trois modèles de régression. Régresser CA sur HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW et les variables de contrôle. Régresser CW sur HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA et les variables de contrôle. Régresser RTB sur HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW et les variables de contrôle.
6. Noter le coefficient standardisé, l'erreur-type, la valeur t, la valeur p, l'intervalle de confiance à 95 %, R², R² ajusté et le facteur d'inflation de la variance (VIF) pour chaque modèle de régression.
7. Estimer un modèle de cheminement (path model) selon la séquence des construits : prédicteurs liés au site → CA → CW → RTB. Tester les effets indirects des prédicteurs liés au site vers CW et RTB via CA, et de CA vers RTB via CW, en utilisant 5 000 échantillons bootstrap.
8. Présenter les effets directs standardisés, les effets indirects, les effets totaux, les intervalles de confiance bootstrap à 95 % et les indices d'ajustement du modèle. Considérer p <0,05 comme statistiquement significatif et les valeurs p comprises entre 0,05 et 0,10 comme marginales.
9. Ne pas décrire les chemins non significatifs comme des effets confirmés, et ne pas inférer de médiation sans test d'effet indirect.
10. Présenter uniquement le résumé des mesures et des diagnostics du modèle dans le texte principal. Fournir la matrice complète des corrélations, les coefficients de régression, les estimations du modèle de cheminement, les effets indirects et les effets totaux dans le fichier supplémentaire 3.

8. Évaluer les diagnostics du modèle et la sensibilité

1. Calculez le facteur d'inflation de la variance pour chaque prédicteur dans chaque modèle de régression. Considérez un VIF < 3,00 comme acceptable, examinez les valeurs comprises entre 3,00 et 5,00, et justifiez tout modèle conservé présentant un VIF > 5,00.
2. Signalez les cas dont les résidus standardisés absolus dépassent 3,00. Calculez la distance de Cook pour chaque modèle de régression et signalez les cas dont la distance de Cook est supérieure à 4/n, où n représente le nombre de cas valides inclus dans le modèle.
3. Considérez un R² compris entre 0,15 et 0,35 comme plausible pour des données transversales sur le comportement des visiteurs. Revérifiez les données si tous les chemins hypothétiques sont significatifs, si tous les coefficients standardisés dépassent 0,40, ou si un R² quelconque excède 0,60.
4. Répétez les trois modèles de régression après avoir exclu les cas dont le temps de complétion dépasse 1 800 s, après avoir retiré les participants à des visites guidées organisées, après avoir recalculé les scores des construits à l’aide des scores médians des items, et après avoir exclu les cas signalés par la distance de Cook.
5. Répétez le modèle de cheminement après avoir exclu les cas signalés par la distance de Cook.
6. Considérez les résultats comme stables si les directions principales des coefficients restent inchangées et si les chemins significatifs ou marginaux clés conservent la même direction. Signalez tout changement de direction des coefficients, toute perte de significativité ou toute variation importante du R² ajusté dans les résultats présentés.
7. Présentez les sorties complètes des vérifications de sensibilité dans le fichier supplémentaire 3.

9. Exécuter l'analyse et archiver les fichiers de l'étude

1. Effectuer le nettoyage des données dans des fichiers de travail copiés et réaliser l'analyse statistique à l'aide de la version de R et des versions des packages indiquées dans le tableau des matériaux.
2. Exécuter le script d'analyse en utilisant uniquement le jeu de données valide dépersonnalisé. Définir la graine aléatoire à 20260401 avant tout rééchantillonnage, estimation par bootstrap ou vérification de sensibilité.
3. Enregistrer les informations de la session R à l’aide de la fonction sessionInfo() une fois l’exécution du script d’analyse terminée.
4. Exporter le jeu de données valide dépersonnalisé, le codebook, le journal des exclusions, le résumé du journal de terrain, l’enregistrement des attributions de rôles, le script d’analyse, les informations de session, les sorties complètes des modèles, ainsi que les données sources des figures et tableaux en utilisant les noms de fichiers indiqués dans le codebook.
5. Vérifier que les fichiers exportés permettent de reproduire la taille finale de l’échantillon valide, les scores des construits, les résultats de fiabilité, les indices de CFA, les valeurs de HTMT, les estimations de régression, les estimations du modèle de cheminement, les effets indirects et les résultats des vérifications de sensibilité.
6. Créer un dossier d’archive pour l’étude une fois toutes les analyses terminées. Placer dans ce dossier le jeu de données valide dépersonnalisé, le codebook, le journal des exclusions, le résumé du journal de terrain, l’enregistrement des attributions de rôles, le script d’analyse, la sortie de sessionInfo(), les sorties complètes des modèles, ainsi que les données sources des figures et tableaux.
7. Conserver le jeu de données brut verrouillé séparément dans un stockage institutionnel chiffré pendant 5 ans après la publication. Ne pas inclure dans le dossier d’archive de l’étude les fichiers bruts verrouillés, les identifiants générés par la plateforme, les adresses IP, les coordonnées GPS, les identifiants d’appareil, les notes de terrain pouvant identifier le personnel ou toute information textuelle pouvant permettre une identification.
8. Vérifier que chaque variable du jeu de données dépersonnalisé est définie dans le codebook et que chaque cas exclu est associé à une catégorie d’exclusion dans le journal des exclusions. Enregistrer dans le journal de gestion des données la date d’archivage, la version du fichier, la taille du fichier et la somme de contrôle du jeu de données valide dépersonnalisé.
9. Déposer le jeu de données de reproductibilité dépersonnalisé dans un dépôt public permanent avant la publication finale. Ce jeu doit inclure le jeu de données au niveau des items, le questionnaire final, la page de consentement éclairé, les questions de présélection, les éléments de contrôle d’attention, le codebook, le résumé du journal de terrain, le journal des exclusions, le journal de gestion des données, l’enregistrement des attributions de rôles, le script d’analyse, les informations de session, les sorties complètes des modèles, ainsi que les données sources des figures et tableaux. Déposer ce jeu sur Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066).
10. Fichier Supplémentaire 3 et Tableaux Supplémentaires 1–7 fournissent le script d’analyse, la sortie de sessionInfo(), le classeur des résultats de mesure, le classeur des sorties de modèle, les sorties des vérifications de sensibilité, ainsi que la liste de contrôle des données sources des figures et tableaux.
    POINT DE PAUSE : Ne pas partager de fichier analytique tant que les identifiants directs, les identifiants générés par la plateforme, les traces de localisation, les notes pouvant identifier le personnel et tout texte potentiellement identifiable n’ont pas été supprimés.

Résultats

Rétention des participants et profil du travail sur le terrain

Un total de 480 questionnaires a été obtenu lors du travail de terrain mené aux grottes de Longmen. Après un tri selon les critères d'éligibilité et des vérifications de qualité des données, 430 questionnaires ont été retenus pour l'analyse, ce qui correspond à un taux de réponse valide de 89,6 %. L'échantillon final valide dépassait le seuil minimal préétabli de 400 questionnaires valides. Les cas exclus comprenai...

Discussion

Ce protocole aborde un problème méthodologique dans la recherche sur le tourisme patrimonial : les visiteurs peuvent approuver en principe la protection du patrimoine, mais leur comportement déclaré durant la visite est influencé simultanément par les messages d'interprétation, l'orientation du parcours, la pression de la fréquentation, le soutien des équipements et les règles de conservation. Pour les grottes de Longmen, le protocole ne considère donc pas le comportement responsable déclaré en matière de voyage comme un...

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
car (paquet de diagnostic de régression)	Comprehensive R Archive Network	version 3.1–5	Utilisé pour calculer les facteurs d'inflation de la variance et effectuer des diagnostics de régression.
dplyr	Comprehensive R Archive Network	version 1.2.1	Paquet de manipulation de données ; utilisé pour filtrer les cas valides, recoder des variables, créer des codes d'exclusion, calculer les scores de construit, et résumer les variables de terrain et de modèle.
Plateforme de questionnaire électronique	Wenjuanxing, Changsha Ranxing Information Technology Co., Ltd., Changsha, Chine		Plateforme web ; accès par compte enregistré ; accédée d'avril–mai 2026 ; utilisée pour concevoir le questionnaire électronique, définir des champs à réponse obligatoire, insérer des éléments de filtrage et de contrôle d'attention, générer le code QR de l'enquête, enregistrer le temps de complétion, et exporter les réponses brutes au format .xlsx.
Tablette pour administration sur le terrain	Apple Inc., Cupertino, CA, États-Unis		iPad, 10e génération ; écran de 10,9 pouces ; 64 Go ; modèle Wi-Fi ; utilisé lorsque les participants complétaient le questionnaire sur un appareil fourni par l'équipe de recherche sur le site de l'enquête.
ggplot2	Comprehensive R Archive Network	version 4.0.3	Paquet de création de figures et de graphiques de diagnostic ; utilisé pour préparer les graphiques de diagnostic et les données sources des figures lorsque des sorties statistiques graphiques étaient requises.
lavaan	Comprehensive R Archive Network	version 0.7–2	Paquet d'analyse factorielle confirmatoire et de modélisation par équations structurelles ; utilisé pour l'analyse factorielle confirmatoire à neuf facteurs, les indices d'ajustement du modèle, les saturations factorielles standardisées, le modèle de cheminement, et les effets indirects par bootstrap.
lm.beta	Comprehensive R Archive Network	version 1.7–3	Paquet de régression standardisée ; utilisé pour obtenir les coefficients standardisés à partir de modèles de régression linéaire.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation, Redmond, WA, États-Unis	2021	Utilisé pour l'inspection quotidienne des fichiers bruts, le nommage des fichiers, la préparation du journal d'exclusion, la création du codebook, et la vérification manuelle des exports .xlsx.
openxlsx	Comprehensive R Archive Network	version 4.2.8.1	Paquet d'exportation de feuilles de calcul ; utilisé pour exporter les jeux de données nettoyés, les codebooks, les journaux d'exclusion, les tableaux de fiabilité, les tableaux de corrélations, les sorties de régression, et les tableaux de vérification de sensibilité.
Accès via appareil mobile du participant	Smartphone ou tablette personnel du participant	NA	Utilisé lorsque les participants complétaient le questionnaire en scannant le code QR ou en ouvrant le lien de l'enquête sur leur propre appareil.
psych	Comprehensive R Archive Network	version 2.6.5	Paquet d'analyse de fiabilité et d'analyse factorielle exploratoire ; utilisé pour calculer l'alpha de Cronbach’s, les corrélations corrigées entre les items et le total, les statistiques descriptives, la valeur Kaiser-Meyer-Olkin, le test de sphéricité de Bartlett’s, l'analyse factorielle exploratoire, et le test de la seule composante de Harman’s.
Environnement de calcul statistique R	R Foundation for Statistical Computing, Vienne, Autriche	version 4.6.1	Utilisé pour les tests de fiabilité, les diagnostics de mesure, les statistiques descriptives, l'analyse de régression, l'analyse de cheminement, les vérifications de sensibilité, et l'exportation des résultats.
readxl	Comprehensive R Archive Network	version 1.5.0	Paquet d'importation de feuilles de calcul ; utilisé pour importer les données brutes .xlsx, les codebooks et les journaux d'exclusion dans R.
semTools (paquet utilitaire de modélisation par équations structurelles)	Comprehensive R Archive Network	version 0.5–9	Utilisé pour calculer la fiabilité composite, la variance moyenne extraite et les valeurs HTMT à partir du modèle de mesure ajusté.