Le Mod\u00e8le des comportements de conduite aberrants des livreurs de repas<\/strong> (Aberrant Riding Behavior of Food Delivery Riders Model<\/em>), d\u00e9velopp\u00e9 par Qian, He et Shi (2024), constitue un outil d’\u00e9valuation psychom\u00e9trique et comportementale con\u00e7u pour analyser les d\u00e9terminants cognitifs, attitudinaux et perceptifs sous-tendant les infractions routi\u00e8res et les erreurs de conduite chez les coursiers \u00e0 deux-roues motoris\u00e9s et v\u00e9los \u00e0 assistance \u00e9lectrique (e-bikes). Dans un contexte d’expansion exponentielle de l’\u00e9conomie des plateformes num\u00e9riques de livraison de repas, les pressions algorithmiques temporelles engendrent une pr\u00e9valence alarmante d’accidents routiers au sein de cette population professionnelle vuln\u00e9rable. L’instrument explore de mani\u00e8re int\u00e9gr\u00e9e la cha\u00eene d’influence reliant les connaissances en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 (Safety Knowledge<\/em>), les attitudes envers la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re (d\u00e9clin\u00e9es en responsabilit\u00e9 personnelle et conformit\u00e9 l\u00e9gale), les perceptions des risques (gravit\u00e9 per\u00e7ue et probabilit\u00e9 per\u00e7ue d’accident) et les manifestations r\u00e9elles des comportements aberrants de conduite.<\/p>\n Le mod\u00e8le op\u00e9rationnalise un ensemble initial de 31 items, synth\u00e9tis\u00e9s dans un questionnaire final auto-rapport\u00e9 administr\u00e9 par voie \u00e9lectronique. Les comportements de conduite sont \u00e9valu\u00e9s au moyen d’\u00e9chelles de fr\u00e9quence de type Likert en 5 points (allant de \u00ab Jamais \u00bb \u00e0 \u00ab Toujours \u00bb), tandis que les connaissances, attitudes et perceptions recourent \u00e0 des \u00e9chelles d’accord ou de niveau de ma\u00eetrise en 5 points. Les analyses psychom\u00e9triques, conduites aupr\u00e8s d’un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif d’adultes en Chine, confirment une excellente coh\u00e9rence interne avec des coefficients alpha de Cronbach (α) et de fiabilit\u00e9 composite (CR) s’\u00e9chelonnant respectivement de 0,706 \u00e0 0,944 et de 0,836 \u00e0 0,934. La validit\u00e9 convergente est \u00e9tay\u00e9e par des variances moyennes extraites (AVE) sup\u00e9rieures au seuil de 0,50, et la validit\u00e9 discriminante est valid\u00e9e par le crit\u00e8re rigoureux de Fornell-Larcker. L’analyse factorielle confirmatoire d\u00e9montre un ajustement structurel robuste (χ²\/df = 1,929 ; RMSEA = 0,064 ; CFI = 0,916 ; TLI = 0,904), confirmant l’utilit\u00e9 th\u00e9orique et appliqu\u00e9e de cet outil pour la recherche en psychologie du trafic routier et l’\u00e9laboration de politiques d’intervention pr\u00e9ventives en sant\u00e9 et s\u00e9curit\u00e9 au travail.<\/p>\n Comportements de conduite aberrants, livreurs de repas, deux-roues \u00e9lectriques, s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re, psychologie du trafic, perception du risque, attitudes de s\u00e9curit\u00e9, connaissances en s\u00e9curit\u00e9, infractions routi\u00e8res, ergonomie organisationnelle, \u00e9conomie de plateforme, \u00e9valuation psychom\u00e9trique, mod\u00e9lisation par \u00e9quations structurelles.<\/p>\n L’\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue et valid\u00e9e par une \u00e9quipe de chercheurs sp\u00e9cialis\u00e9s dans la mod\u00e9lisation des transports, la psychologie de l’ing\u00e9nierie et la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re :<\/p>\n L’essor fulgurant des plateformes de livraison \u00e0 la demande (telles que Meituan, Ele.me, Uber Eats, Deliveroo) a transform\u00e9 les dynamiques de circulation urbaine \u00e0 l’\u00e9chelle mondiale. N\u00e9anmoins, cette flexibilit\u00e9 logistique s’accompagne d’une sinistralit\u00e9 particuli\u00e8rement \u00e9lev\u00e9e chez les livreurs circulant \u00e0 bicyclette \u00e9lectrique ou scooter. Le Mod\u00e8le des comportements de conduite aberrants des livreurs de repas<\/em> a \u00e9t\u00e9 express\u00e9ment d\u00e9velopp\u00e9 pour \u00e9lucider les m\u00e9canismes psychologiques, normatifs et cognitifs qui pr\u00e9cipitent l’adoption de comportements routiers \u00e0 risque au sein de ce groupe professionnel sp\u00e9cifique.<\/p>\n Sur le plan fondamental, l’instrument vise \u00e0 combler un vide empirique majeur dans la litt\u00e9rature de la psychologie de la circulation routi\u00e8re<\/a>. Alors que la majorit\u00e9 des outils traditionnels, \u00e0 l’instar du classique Driver Behaviour Questionnaire<\/em> (DBQ) de Reason et al. (1990), ont \u00e9t\u00e9 \u00e9labor\u00e9s pour des automobilistes ou des motocyclistes conventionnels, ils \u00e9chouent \u00e0 capturer la sp\u00e9cificit\u00e9 de la t\u00e2che de livraison. Les coursiers op\u00e8rent en effet dans un double environnement contraignant : un syst\u00e8me sociotechnique r\u00e9gi par des algorithmes d’optimisation pr\u00e9dictive qui p\u00e9nalisent financi\u00e8rement les retards de livraison, et un environnement physique urbain dense et satur\u00e9 o\u00f9 l’e-bike offre la flexibilit\u00e9 n\u00e9cessaire pour contourner les r\u00e8gles du Code de la route<\/a> (usage des trottoirs, circulation \u00e0 contresens, franchissement des feux rouges).<\/p>\n Sur le plan appliqu\u00e9 et pr\u00e9ventif, l’\u00e9chelle poursuit plusieurs finalit\u00e9s majeures :<\/p>\n Le mod\u00e8le th\u00e9orique s’articule autour de quatre m\u00e9ta-construits interd\u00e9pendants qui se d\u00e9composent en sous-dimensions sp\u00e9cifiques refl\u00e9tant l’architecture cognitive et comportementale du livreur :<\/p>\n Ce construit quantifie le niveau de sensibilisation formelle et r\u00e9glementaire acquis par le livreur. Il n’\u00e9value pas seulement la m\u00e9morisation brute des articles du Code de la route, mais mesure l’int\u00e9gration op\u00e9rationnelle de trois aspects fondamentaux :<\/p>\n Les attitudes repr\u00e9sentent la disposition \u00e9valuative, favorable ou d\u00e9favorable, d’un individu \u00e0 l’\u00e9gard de la s\u00e9curit\u00e9. Le mod\u00e8le op\u00e9rationnalise ce construit en deux sous-\u00e9chelles distinctes :<\/p>\n La perception du risque est structur\u00e9e selon une approche bidimensionnelle classique en psychologie exp\u00e9rimentale :<\/p>\n Ce construit comportemental s’inspire directement des taxonomies de Reason et al. et d’adaptations pour deux-roues (Jamil et al., 2021 ; Nguyen-Phuoc et al., 2020 ; Wang et al., 2018). Il capture la fr\u00e9quence auto-d\u00e9clar\u00e9e d’actions inadapt\u00e9es regroup\u00e9es en trois typologies :<\/p>\n Le mod\u00e8le d\u00e9velopp\u00e9 par Qian, He et Shi (2024) repose sur l’int\u00e9gration harmonieuse de deux courants th\u00e9oriques majeurs de la psychologie cognitive et sociale : la Th\u00e9orie du Comportement Planifi\u00e9 (TCP)<\/strong> formul\u00e9e par Icek Ajzen<\/a> (1991) et le Mod\u00e8le des Croyances relatives \u00e0 la Sant\u00e9 (Health Belief Model – HBM)<\/strong> initi\u00e9 par Rosenstock (1974).<\/p>\n Selon la Th\u00e9orie du Comportement Planifi\u00e9, le comportement d’un individu est imm\u00e9diatement d\u00e9termin\u00e9 par son intention comportementale, elle-m\u00eame forg\u00e9e par trois piliers : les attitudes envers le comportement, les normes subjectives et le contr\u00f4le comportemental per\u00e7u. Dans le mod\u00e8le de Qian et al., les attitudes de s\u00e9curit\u00e9 (SA) jouent un r\u00f4le m\u00e9diateur fondamental. Les connaissances formelles en s\u00e9curit\u00e9 (SK) ne pr\u00e9disent pas directement et m\u00e9caniquement les comportements de conduite ; elles agissent en amont en fa\u00e7onnant l’attitude du livreur envers la loi et sa responsabilit\u00e9 morale. Si un livreur poss\u00e8de des connaissances mais entretient une attitude selon laquelle \u00ab enfreindre la loi est acceptable pour livrer \u00e0 l’heure \u00bb, ses connaissances techniques s’av\u00e8rent inefficaces pour freiner l’infraction.<\/p>\n Pour enrichir cette approche d\u00e9cisionnelle, les auteurs ont int\u00e9gr\u00e9 les dimensions du Health Belief Model<\/em>, en particulier l’estimation subjective de la menace constitu\u00e9e par la s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 per\u00e7ue et la vuln\u00e9rabilit\u00e9 per\u00e7ue (probabilit\u00e9 d’accident). Dans la psychologie du risque routier, un coursier qui per\u00e7oit les cons\u00e9quences d’un accident comme catastrophiques pour sa subsistance et celle de ses proches d\u00e9veloppera une aversion accrue envers les comportements t\u00e9m\u00e9raires. Inversement, l’optimisme comparatif ou le biais d’invuln\u00e9rabilit\u00e9 (DeJoy, 1989) am\u00e8ne souvent les conducteurs exp\u00e9riment\u00e9s \u00e0 sous-estimer leur propre probabilit\u00e9 d’accident en d\u00e9pit d’une conduite dangereuse.<\/p>\n En outre, le mod\u00e8le s’appuie sur la taxonomie cognitive des erreurs humaines de James Reason (1990), qui distingue rigoureusement les erreurs<\/em> (d\u00e9faillances involontaires d’attention ou de m\u00e9moire) des violations<\/em> (transgressions d\u00e9lib\u00e9r\u00e9es des r\u00e8gles \u00e9tablies dans un contexte socialement organis\u00e9). Chez les livreurs de repas, cette distinction s’av\u00e8re capitale : la pression impos\u00e9e par les algorithmes de dispatching transforme fr\u00e9quemment des violations d\u00e9lib\u00e9r\u00e9es en strat\u00e9gies d’adaptation routi\u00e8re normalis\u00e9es (normalisation de la d\u00e9viance).<\/p>\n La validit\u00e9 psychom\u00e9trique de l’instrument a \u00e9t\u00e9 rigoureusement d\u00e9montr\u00e9e par Qian et al. (2024) sur un \u00e9chantillon d’adultes livreurs en Chine, combinant des m\u00e9thodes d’analyse convergente, discriminante et structurelle.<\/p>\n La validit\u00e9 convergente \u00e9value la coh\u00e9rence avec laquelle les indicateurs manifestes partagent la variance de leur construit latent respectif. Elle a \u00e9t\u00e9 confirm\u00e9e en calculant la Variance Moyenne Extraite<\/a> (Average Variance Extracted<\/em> – AVE) et la fiabilit\u00e9 composite (CR). Conform\u00e9ment aux recommandations de Fornell et Larcker (1981) :<\/p>\n La validit\u00e9 discriminante garantit que chaque dimension mesure un ph\u00e9nom\u00e8ne empiriquement distinct des autres construits du mod\u00e8le. Elle a \u00e9t\u00e9 rigoureusement corrobor\u00e9e par le crit\u00e8re de Fornell-Larcker :<\/p>\n La mod\u00e9lisation par \u00e9quations structurelles (SEM) a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que les connaissances en s\u00e9curit\u00e9 exercent un effet indirect majeur sur la r\u00e9duction des comportements aberrants via la m\u00e9diation compl\u00e8te des attitudes et de la perception du risque. Les attitudes permissives envers la loi se sont av\u00e9r\u00e9es \u00eatre le pr\u00e9dicteur direct le plus puissant des violations g\u00e9n\u00e9rales de conduite (β significatifs, p < 0,001), tandis que la probabilit\u00e9 per\u00e7ue d’accident att\u00e9nuait sp\u00e9cifiquement la conduite agressive.<\/p>\n La fid\u00e9lit\u00e9 de l’\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 examin\u00e9e \u00e0 travers des indicateurs de coh\u00e9rence interne et de stabilit\u00e9 par scission (split-half reliability<\/em>), d\u00e9montrant une haute pr\u00e9cision de mesure \u00e0 travers l’ensemble des sous-\u00e9chelles.<\/p>\n L’homog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des items constituant chaque sous-\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 valid\u00e9e par des indices statistiques remarquables :<\/p>\n Afin de v\u00e9rifier la stabilit\u00e9 interne des construits critiques face au d\u00e9coupage al\u00e9atoire des items, des coefficients de Spearman-Brown ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9s :<\/p>\n Ces donn\u00e9es chiffr\u00e9es confirment que les \u00e9chelles ne souffrent pas de bruit de mesure al\u00e9atoire excessif et garantissent des inf\u00e9rences stables.<\/p>\n L’ad\u00e9quation de la structure multidimensionnelle du mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 test\u00e9e et confirm\u00e9e au moyen d’analyses factorielles exploratoires (AFE) puis confirmatoires (AFC) sur les donn\u00e9es collect\u00e9es.<\/p>\n Avant l’extraction factorielle, la pertinence de l’\u00e9chantillonnage et la factorisabilit\u00e9 de la matrice de corr\u00e9lation ont \u00e9t\u00e9 examin\u00e9es :<\/p>\n Une AFC a ensuite \u00e9t\u00e9 conduite pour \u00e9valuer le degr\u00e9 d’ajustement du mod\u00e8le th\u00e9orique de mesure multidimensionnel aux donn\u00e9es empiriques. Les indices d’ajustement obtenus attestent d’une concordance remarquable :<\/p>\n Les caract\u00e9ristiques techniques et administratives du mod\u00e8le sont synth\u00e9tis\u00e9es ci-dessous :<\/p>\n L’\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 publi\u00e9e au cours de l’ann\u00e9e 2024<\/strong>. Les conditions juridiques et d’utilisation se pr\u00e9sentent comme suit :<\/p>\n Les sources acad\u00e9miques fondant la conception et la validation de cet instrument sont r\u00e9pertori\u00e9es ci-dessous selon les normes APA (7e<\/sup> \u00e9dition) :<\/p>\n Please rate your understanding or exposure regarding each statement on a 5-point scale: 1 = Totally Uninformed, 2 = Poorly Informed, 3 = Moderately Informed, 4 = Well-Informed, 5 = Very Well-Informed.<\/em><\/p>\n Please rate your level of agreement with statements A4 to A10 on a 5-point scale: 1 = Strongly Disagree, 2 = Disagree, 3 = Neutral, 4 = Agree, 5 = Strongly Agree.<\/em><\/p>\n Please rate the perceived risk of the following situations (RP-s G1 to G5) on a 5-point scale: 1 = No Risk at All, 2 = Low Risk, 3 = Moderate Risk, 4 = High Risk, 5 = Extreme Risk.<\/em><\/p>\n Please rate the subjective probability of the following events occurring (RP-p G6 and G7) on a 5-point scale: 1 = Very Unlikely, 2 = Unlikely, 3 = Moderate Possibility, 4 = Likely, 5 = Very Likely.<\/em><\/p>\n Please indicate how frequently you engage in each of the following behaviors while delivering food: 1 = Never, 2 = Rarely, 3 = Occasionally, 4 = Sometimes, 5 = Always.<\/em><\/p>\n Items excluded from the final measurement model:<\/em><\/p>\n Le Mod\u00e8le des comportements de conduite aberrants des livreurs de repas (Qian, He & Shi, 2024) est une \u00e9chelle psychom\u00e9trique mesurant les infractions, les attitudes de s\u00e9curit\u00e9, la perception du risque et les connaissances chez les livreurs \u00e0 deux-roues.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","categories":[313,2,14693],"tags":[26758,26985,26759,10023,15307,14695,239],"class_list":["post-17454","psych_scale","type-psych_scale","status-publish","hentry","category-psychologie-du-travail","category-psychometrie","category-securite-routiere","tag-comportements-aberrants","tag-e-bikes","tag-livreurs-de-repas","tag-perception-du-risque","tag-psychologie-du-trafic","tag-securite-routiere","tag-validation-psychometrique"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/17454","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale"}],"about":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/psych_scale"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=17454"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/17454\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=17454"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=17454"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=17454"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}2. Mots-cl\u00e9s \/ Keywords<\/h2>\n
3. Auteurs \/ Authors<\/h2>\n
\n
4. Objectif \/ Purpose<\/h2>\n
\n
5. Construit psychologique \/ Construct<\/h2>\n
1. Connaissances en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 (Safety Knowledge – SK)<\/h3>\n
\n
2. Attitudes envers la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re (Safety Attitude – SA)<\/h3>\n
\n
3. Perception du risque (Risk Perception – RP)<\/h3>\n
\n
4. Comportements de conduite aberrants (Aberrant Riding Behaviors – ARB)<\/h3>\n
\n
6. Cadre th\u00e9orique \/ Theoretical Framework<\/h2>\n
7. Validit\u00e9 \/ Validity<\/h2>\n
Validit\u00e9 convergente<\/h3>\n
\n
Validit\u00e9 discriminante<\/h3>\n
\n
Validit\u00e9 pr\u00e9dictive et structurelle<\/h3>\n
8. Fid\u00e9lit\u00e9 \/ Reliability<\/h2>\n
Coh\u00e9rence interne (Alpha de Cronbach et Fiabilit\u00e9 Composite)<\/h3>\n
\n
Fid\u00e9lit\u00e9 par scission (Split-Half Reliability)<\/h3>\n
\n
9. Analyse factorielle \/ Factor Analysis<\/h2>\n
Analyse Factorielle Exploratoire (AFE)<\/h3>\n
\n
Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)<\/h3>\n
\n
10. Instrument de mesure \/ Instrument<\/h2>\n
\n
\n
11. Permissions, Tarifs et Ann\u00e9e du test \/ Permissions & Fee and Test Year<\/h2>\n
\n
12. R\u00e9f\u00e9rences \/ References<\/h2>\n
\n
13. Questions et items du questionnaire \/ Scale Items<\/h2>\n
Section A: Safety Knowledge (SK)<\/h3>\n
\n
Section B: Safety Attitudes and Risk Perception (RP)<\/h3>\n
\n
\n
\n
Section C: Aberrant Riding Behaviors (ARB)<\/h3>\n
\n
\n