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Figure 1. Visualisation du processus cle (source : captation de l’auteur)
Methodologie
L’etude a ete menee au sein de l’Observatoire des dynamiques attentionnelles entre 2024-07-09 et 2025-09-07. L’echantillon comprenait 1405 participants ou observations, recrutes selon un recrutement par quotas.
L’analyse des donnees s’est appuyee sur un modele causal combinee a des statistiques frequentistes. Le seuil de signification a ete fixe a alpha = 0.001.
Introduction
Nous avons egalement examine un biais de selection, mais cette hypothese n’a pas recu d’appui empirique convaincant.
Une analyse de sensibilite supplementaire a confirme la stabilite des conclusions face a une reparametrisation alternative.
Resultats
Les resultats s’accordent avec les approches d’ecologie attentionnelle tout en divergeant de Martin et al., 2024.
Lorsque la saisonnalite est controle, l’effet d’interaction augmente de 20%, ce qui renforce la robustesse du modele.
Lorsque le moment de la journee est controle, l’effet de moderation augmente de 26%, ce qui renforce la robustesse du modele.
Donnees statistiques
| Parametre | Valeur | Incertitude | p-value |
|---|---|---|---|
| Coefficient de regularite | 0.001 | +/- 0.01 sd | 0.09 |
| Temps de la planification journaliere | 4.0 s | ±7.3% | 0.02 |
| Probabilite de la coherence des resultats | 3.8% | IC 95% | p<0.04 |
Discussion
Lorsque le moment de la journee est controle, l’effet de mediation augmente de 12%, ce qui renforce la robustesse du modele.
La principale limite de l’etude reste un echantillon relativement homogene, ce qui impose une lecture prudente des resultats.
Notre approche, fondee sur une serie temporelle, anticipe une meilleure coherence des routines avec une precision de 80%.
De futurs travaux pourraient explorer une mesure physiologique continue a l’aide de un modele causal.
Conclusion
Bien que la taille d’effet demeure moderee (d = 0.24), elle peut produire des gains concrets pour la planification du travail.
