# Introduction

Au cours des dernières années, les sociétés contemporaines ont été confrontées à une succession de crises dont les effets sur la santé mentale des populations sont de plus en plus documentés (Lawrance et al., 2022 ; Weierstall et al., 2022 ; Lass-Hennemann et al., 2024 ; Kalwak et al., 2024). Parmi celles-ci, la crise sanitaire liée à la pandémie de COVID-19 et celle des changements climatiques (CC) occupent une place centrale. Ces bouleversements ont mis en lumière la vulnérabilité psychologique face aux menaces globales, qu’elles soient environnementales ou sanitaires, et soulignent l’importance de reconnaître et d’aborder les impacts émotionnels qui en découlent.

Ces 2 crises ne se manifestent pas de manière indépendante. Elles s’inscrivent dans un contexte plus large de polycrise, caractérisé par la coexistence, l’interconnexion et l’amplification mutuelle de plusieurs autres crises – économiques, géopolitiques et sociales (Weierstall et al., 2022 ; Eom et al., 2025 ; Kaman et al., 2025). Cette dynamique complexe constitue un enjeu majeur pour comprendre les effets psychologiques sur les individus, notamment chez les jeunes qui sont particulièrement affectés (Lawrance et al., 2022 ; Kaman et al., 2025). Plusieurs études ont exploré les impacts psychologiques de crises, telles que les CC, la pandémie de COVID-19 et la guerre en Ukraine (Weierstall-Pust et al., 2022 ; Lass-Hennemann et al., 2024 ; Kalwak et al., 2024 ; Kaman et al., 2025). Les CC et la pandémie de COVID-19 ont suscité des réactions émotionnelles distinctes, propres à la nature de chaque crise (Geiger et al., 2021 ; Lawrance et al., 2022 ; Kaman et al., 2025). Les émotions liées à la pandémie, telles que le désespoir, la colère, la frustration et la déprime, sont fortement associées à une diminution du bien-être et à l’augmentation de la détresse psychologique (Lawrance et al., 2022 ; Kaman et al., 2025). En revanche, les émotions associées aux CC, comme le sentiment d’impuissance, l’inquiétude, la honte et la culpabilité, sont également liées à une moins bonne santé psychologique. Elles jouent également un rôle central dans la mobilisation individuelle. Certaines, comme le désespoir, l’anxiété, l’ennui, l’espoir, l’épuisement et la colère, prédisent les intentions d’agir face aux CC, tandis que les intentions d’agir face à la pandémie de COVID-19 sont principalement associées aux 3 premières (Geiger et al., 2021). Ces résultats suggèrent que les réactions émotionnelles lors de crises influencent non seulement la santé psychologique, mais aussi la volonté d’agir pour y faire face.

Certaines études ont examiné la perception de liens entre les CC et la pandémie de COVID-19, notamment en s’intéressant au rôle que les CC auraient pu y jouer. Toutefois, ces recherches n’ont pas exploré les associations possibles avec les émotions et la santé psychologique, laissant ainsi un angle important encore peu étudié. Par exemple, Drews et al. (2022) ont évalué la croyance selon laquelle les CC auraient joué un rôle dans l’apparition de la pandémie de COVID-19, tandis que Han et al. (2024) ont étudié la perception que les pandémies, telles que la COVID-19, sont intrinsèquement liées aux CC. D’autres chercheurs ont analysé la croyance que les CC pourraient aggraver les effets de la pandémie (Ruiu et al., 2022) ou favoriser l’émergence de nouvelles pandémies (Thaker et al., 2023). Zhang et Liu (2022), pour leur part, ont étudié l’idée que la pandémie serait une conséquence directe de la dégradation des écosystèmes naturels. Enfin, certaines recherches ont porté sur les liens plus généraux entre les CC et la propagation de maladies infectieuses (van Wijk et al., 2020 ; van Baal, 2023). Les résultats de ces études révèlent qu’entre 30 % et 70 % des répondants adhèrent à l’idée d’un lien entre les enjeux environnementaux et sanitaires, ce qui souligne la nécessité d’approfondir les recherches sur les perceptions associées à ces domaines.

Pour mieux comprendre ces perceptions, la notion d’attribution subjective a été proposée (Daryanto et al., 2022 ; Lucarelli et al., 2020 ; Thaker et Cook, 2021). Elle désigne la tendance d’un individu à considérer qu’un événement donné, en l’occurrence la pandémie de COVID-19, est en partie ou en totalité causée par les CC. Ce concept est particulièrement pertinent dans le contexte actuel, car il permet de saisir comment les perceptions causales influencent à la fois les attitudes environnementales et les états psychologiques. En effet, des études ont montré que les personnes qui attribuent la pandémie à des facteurs liés à l’environnement, tels que la destruction des écosystèmes ou l’intrusion humaine dans la nature, sont plus susceptibles d’adopter des comportements proenvironnementaux (Lucarelli et al., 2020 ; Thaker et Cook, 2021).

Récemment, Eom et al. (2025) ont proposé que le collectivisme, une orientation qui privilégie la réalisation d’objectifs collectifs plutôt qu’individuels, soit associé à une perception accrue de liens causaux entre les CC et la pandémie de COVID-19. Leurs résultats indiquent que les individus ayant une orientation collectiviste perçoivent une interconnexion plus forte entre ces 2 crises. Ils adoptent aussi davantage de comportements proenvironnementaux et expriment une plus grande préoccupation pour l’environnement (Xiang et al., 2019). Il est également plausible que l’attribution de la pandémie aux CC puisse générer des émotions motivant des comportements écologiques. Dans la littérature, certains auteurs avancent que certaines émotions, tels la colère, l’empathie, la peur, l’espoir et l’anxiété, sont de nature adaptative et peuvent favoriser l’adoption de comportements proenvironnementaux (Cianconi et al., 2023). Plus spécifiquement, Généreux et Landaverde (2022) ont observé que les personnes qui perçoivent un lien fort entre les CC et la pandémie de COVID-19 présentent davantage de symptômes probables d’anxiété, de dépression et d’écoanxiété, comparativement à celles qui attribuent un lien faible. L’anxiété, lorsqu’elle est modérée, peut encourager des comportements proenvironnementaux et une mobilisation citoyenne, ou être associée à des troubles mentaux lorsqu’elle est trop élevée (Lezier, 2024). Ainsi, une meilleure compréhension des croyances attribuant des causes environnementales à des crises sanitaires, comme la pandémie de COVID-19 permet non seulement d’éclairer les mécanismes psychologiques à l’oeuvre, mais aussi d’identifier des leviers d’action pour promouvoir des comportements durables tout en soutenant la santé mentale des populations.

La mesure de la croyance de liens entre les CC et la pandémie de COVID-19 est donc importante, notamment en raison de son association possible avec les comportements proenvironnementaux. Les résultats présentés précédemment ont toutefois été obtenus à partir d’une seule question, ce qui limite la validité du concept. D’autres auteurs (Thaker et Cook, 2021 ; Daryanto et al., 2022 ; Marais-Potgieter et al., 2024) ont utilisé des échelles à plusieurs questions permettant une plus grande robustesse de la validité de contenu. L’échelle de Daryanto et al. (2022) présente toutefois une limite importante. Composée de 3 questions, l’une d’elles porte sur la notion de la vengeance de la nature, ce qui ne correspond pas à l’objectif de mesurer rationnellement le lien entre les CC et la pandémie. L’échelle de Marais-Potgieter et al. (2024) contient 8 énoncés, dont l’un qui porte sur les comportements proenvironnementaux, un élément qui ne devrait donc pas s’y retrouver. De plus, certains des énoncés sont précisés sans spécifier clairement le sens de la relation entre les CC et la pandémie de COVID-19. Cette imprécision peut entraîner des interprétations non souhaitées, en effet, certains répondants pouvant comprendre que l’échelle évalue l’impact de la pandémie sur les CC, plutôt que l’inverse (voir Lucarelli et al., 2020 ; Eom et al., 2025). Ce renversement de perspective a d’ailleurs été étudié (Lehmann et al., 2021 ; Lounis et al., 2023). Dans leur recherche, Lounis et al. (2023) rapportent que près de 70 % des répondants croient que la pandémie de COVID-19 a eu un impact sur les CC. Plusieurs résultats indiquent que des gains environnementaux ont été obtenus grâce au confinement et aux changements d’habitudes (moins d’émissions de GES, amélioration de la qualité de l’air, réduction du bruit, etc.) (Khan et al., 2021 ; Priya, 2021).

Il devient important de disposer d’une échelle qui mesure la croyance de liens entre les CC et la pandémie de COVID-19 à partir de plusieurs questions, et qui tiennent compte des limites des autres échelles. L’objectif de cette étude est donc d’examiner la structure factorielle d’une nouvelle échelle mesurant la croyance en l’existence de liens entre les CC et la pandémie de COVID-19, ainsi que d’évaluer la présence d’unidimensionnalité, condition essentielle pour permettre le cumul des scores issus de cet instrument. D’autres analyses seront produites afin d’évaluer certaines qualités psychométriques, telles que la validité convergente et divergente, et la fidélité. Des analyses d’invariance seront menées en fonction du genre et de la présence ou non d’un trouble dépressif, afin de vérifier la généralisation de l’échelle et la stabilité de sa structure factorielle à travers ces sous-groupes. Ces analyses sont essentielles pour établir la validité et la pertinence de l’outil de mesure, notamment en vue de son utilisation auprès de la population québécoise dans le cadre d’interventions en santé publique et de recherches sur les liens perçus entre les CC et la pandémie de COVID-19.
# Méthodologie

## Contexte

Dans le cadre d’un projet financé par les instituts de recherche en santé du Canada, une équipe interdisciplinaire de l’Université de Sherbrooke a mené 5 enquêtes entre septembre 2020 et octobre 2021 afin de documenter les réponses psychologiques et comportementales des adultes québécois face à la pandémie de COVID-19. L’étude a été réalisée conformément aux principes éthiques de la déclaration d’Helsinki et approuvée par le Comité d’éthique de la recherche du CIUSSS de l’Estrie–CHUS (réf. : 2020-3674). Pour les fins d’analyse, seules les 2 dernières collectes de données (mai-juin et octobre 2021) ont été retenues, car elles incluaient l’échelle mesurant les croyances quant au lien entre les CC et la pandémie de COVID-19.

## Participants

Les enquêtes ont été réalisées par la firme Léger, à partir de son panel d’internautes. Les collectes se sont déroulées du 21 mai au 13 juin (*n* = 11 321) et du 1er au 17 octobre (*n* = 10 368). Bien que les échantillons soient non probabilistes, une sélection aléatoire a été effectuée parmi les membres du panel, recrutés par diverses stratégies (recrutement aléatoire, médias sociaux, campagnes promotionnelles, partenariats), afin d’assurer une représentativité de la population adulte québécoise. Le questionnaire, d’une durée moyenne de 20 minutes, a permis de recueillir des données sur plusieurs dimensions psychosociales. Le profil sociodémographique des répondants des 2 enquêtes est similaire et est présenté au Tableau 1. En résumé, les échantillons sont composés d’une proportion plus élevée de femmes (environ 56 %), et de répondants âgés en moyenne de 48,5 ans. Près de 92 % des participants sont nés au Canada et environ 70 % sont propriétaires de leur logement. Par ailleurs, près des 3/4 des participants ont un niveau de scolarité égal ou supérieur à celui du secondaire, et le français était la langue principalement utilisée à la maison.

## Instruments de mesure

L’Échelle évaluant la croyance de liens entre les CC et la pandémie de COVID-19 a été développée en intégrant les expertises complémentaires des membres de l’équipe de recherche couvrant les domaines des sciences de la communication, des sciences politiques et de la santé publique. Elle est composée de 5 questions (Tableau 2) à 10 points d’ancrage où 1 = exprime un désaccord complet et 10 = exprime un accord complet. Le score total de l’échelle varie entre 5 et 50. Un score élevé indique la croyance de liens forts entre les CC et la pandémie de COVID-19.

Deux autres instruments ont été utilisés dans le cadre de ce projet : une échelle mesurant l’intention d’adopter des comportements d’adaptation face aux CC, ainsi que le *Patient Health Questionnaire* (PHQ-9). L’échelle sur les comportements d’adaptation, développée par les chercheurs de l’étude, comprend 3 items évaluant le niveau d’accord des participants quant à leur intention, au cours des prochaines semaines, de limiter le gaspillage alimentaire, de réduire leur consommation de viande et de diminuer l’usage du véhicule à essence. Les réponses ont été recueillies sur une échelle de Likert à 7 points d’ancrage (1 = totalement en désaccord à 7 = totalement en accord), pour un score total variant de 3 à 21, un score élevé indiquant une intention plus forte d’adopter des comportements d’adaptation. Près de 64 % ont un score de 13 et plus, indiquant leur intention d’adopter des comportements d’adaptation face aux CC (Tableau 1).

<table><caption>Tableau 1 — Caractéristiques sociodémographiques des 2 échantillons utilisés pour les analyses factorielles — <sup>a</sup> 28 personnes en moyenne par enquête ont déclaré un autre genre ou n’ont pas répondu à la question. — <sup>b</sup> 960 répondants ont préféré ne pas répondre à la question sur le revenu.</caption><tr><td>CaractéristiquesMai-juin 2021 Octobre 2021NombrePourcentageNombrePourcentageGenre
            aHomme4 82443,44 47243,3Femme6 26656,55 84956,7Âge18 à 34 ans2 86425,82 33622,735 à 49
            ans2 67324,12 46124,050 à 64 ans3 05927,62 91428,465 ans et plus2 49422,52 56024,9Niveau
            de scolaritéSecondaire V et moins2 56023,22 41723,5Collège et
            plus8 49376,87 87476,5Revenu avant impôt du ménage b39 999 $ et moins--1 98221,2Entre
            40 000 $ et 99 999 $--4 65149,7100 000 $ et plus--2 72829,1Lieu de
            naissanceCanada10 21892,19 50392,1Autres pays8727,98187,9Composition du ménage1 personne
            2 33621,1233122,62 personnes et plus8 75478,97 990 77,4Statut d’occupation
            résidentiellePropriétaire7 72069,67 04568,2Locataire3 37030,43 27633,8Langue le plus
            souvent parléeà la
            maisonFrançais9 81888,59 24389,6Anglais1 0759,79289,0Autres1971,81501,4Score du PHQ-90 –
            46 53558,96 35561,65 – 92 75324,82 32822,610 – 141 0929,89409,115 et
            +7106,46986,8Comportement d’adaptation aux CCOui (13 et +)--6 58763,8Non (3 à
            12)--3 73436,2</td></tr></table>

<table><caption>Tableau 2 — Statistiques descriptives de l’Échelle de croyances de liens entre la pandémie et les CC — * Toutes les corrélations sont significatives (*p* < 0,001).</caption><tr><td>Questions et totalMoyenneÉcart-typeAplatissement(kurtose)AsymétrieCorrélations avec
            le score total*Corrélations avec le reste des questions*La pandémie actuelle de COVID-19
            est liée aux CC (Q1).3,292,48- 0,360,830,8480,763Il est possible d’identifier des causes
            environnementales à la pandémie actuelle de COVID-19
            (Q2).3,762,51- 0,640,570,8440,756Les pandémies comme la COVID-19 sont appelées à
            augmenter avec les CC (Q3).4,482,80- 1,020,300,9030,835Les politiques et mesures
            environnementales pour lutter contre les CC sont également utiles pour prévenir les
            pandémies (Q4).4,822,77- 1,020,150,8800,800Il n’est pas possible de lutter contre les CC
            sans inclure la dimension « santé » dans les mesures et les politiques mises en place
            (Q5).5,892,75- 0,89- 0,260,7350,585Croyance de liens(Score de 5 à
            50)22,2411,20- 0,670,29--</td></tr></table>

Le PHQ-9, largement utilisé depuis le début des années 2000, permet d’évaluer la sévérité des symptômes dépressifs selon les critères diagnostiques de l’épisode dépressif majeur (Kroenke et Spitzer, 2002 ; Manea, Gilbody et McMillan, 2015). Il comprend 9 items, cotés de 0 (jamais) à 3 (presque tous les jours), selon la fréquence des expériences vécues par les répondants lors des 2 dernières semaines. Le score total varie de 0 à 27. Un score de 10 et plus est indicateur d’un trouble dépressif modéré probable (Canuel et al., 2019). Près de 16 % des répondants des 2 échantillons présentent des symptômes compatibles avec un trouble dépressif (Tableau 1).

## Analyses statistiques

Dans un premier temps, des statistiques descriptives et corrélationnelles sont présentées pour les 5 questions et pour le score total. Par la suite, afin d’explorer et de tester la structure factorielle de l’échelle, des analyses factorielles exploratoires (AFE) et confirmatoires (AFC) ont été réalisées à partir d’échantillons distincts, les AFE avec les données d’octobre et les AFC avec les données de mai-juin. Le choix d’utiliser des échantillons différents est justifié par la similitude de leurs caractéristiques sociodémographiques. La méthode d’extraction utilisée pour les analyses factorielles est celle du maximum de vraisemblance, choisie en raison de la nature continue des données et des valeurs d’asymétrie et d’aplatissement inférieures à 1 en nombre absolu pour l’ensemble des questions (Tableau 2). Une matrice de corrélations de Pearson a donc été utilisée pour les analyses.

Avant de procéder aux analyses, la qualité de l’échantillonnage a été évaluée à l’aide du coefficient de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), dont une valeur élevée indique une adéquation satisfaisante pour une solution factorielle. Le test de sphéricité de Bartlett a également été appliqué pour vérifier que les corrélations entre les variables ne sont pas nulles ; un résultat significatif (*p* ≤ 0,05) confirme la pertinence de l’analyse factorielle.

Pour les AFE, le nombre de facteurs a été déterminé par une analyse parallèle, méthode reconnue comme plus indiquée que le test du coude (*scree plot*) ou le critère de Kaiser (valeurs propres > 1). La méthode utilisée est celle proposée par Timmerman et Lorenzo-Seva (2011), qui est une adaptation de la méthode de Horn. Cette approche compare les valeurs propres empiriques à celles obtenues à partir de 500 échantillons aléatoires simulés. Les facteurs retenus sont ceux dont les valeurs propres dépassent la moyenne des valeurs simulées.

L’extraction du nombre de facteurs a été fixé a priori à 1 (AFE1) et à 2 (AFE2). La structure à 2 facteurs s’appuie sur l’hypothèse théorique que les items 1 à 3 mesurent la croyance en une relation entre les CC et la PC-19, tandis que les items 4 et 5 portent sur les mesures politiques associées aux crises. La qualité des modèles sera évaluée avec les indices suivants : l’indice d’ajustement comparatif (CFI : *Comparative Fit Index*), l’indice de Tucker-Lewis (TLI : *Tucker-Lewis Index*), la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne de l’approximation (RMSEA : *Root Mean Square Error of Approximation*), l’erreur quadratique moyenne des résidus (RMSR : *Root Mean Square of Residuals*) et les résidus quadratiques moyens pondérés (WRMR : *Weighted Root Mean Square Residuals*). Un modèle sera considéré adéquat si les seuils suivants sont : CFI > 0,90 ; TLI > 0,90 ; RMSEA < 0,06 ; SRMR < 0,08 (Hair et al., 2010 ; Ferrando et Lorenzo-Seva, 2017) et WRMR ˂ 1 (Yu et Muthen, 2002).

Ensuite, des indices évaluant le degré de proximité des données avec une structure unidimensionnelle seront également utilisés, soit le coefficient de congruence unidimensionnelle (CCU) et la variance commune expliquée (VCE). Les seuils retenus pour conclure à une structure essentiellement unidimensionnelle sont de ≥ 0,95 pour le CCU et de ≥ 0,85 pour la VCE (Ferrando et Lorenzo-Seva, 2017).

La réplicabilité du modèle sera examinée avec la mesure G-H de Ferrando et Lorenzo-Seva (2017). La valeur de cette mesure est comprise entre 0 et 1, et elle évalue à quel degré les énoncés constituent un facteur commun. Une valeur supérieure à 0,80 suggère que la variable latente est bien définie et qu’elle est reproductible d’une étude à l’autre.

Les AFC ont permis de comparer 3 modèles : le modèle unidimensionnel (AFC1), le modèle bidimensionnel (AFC2) et le modèle hiérarchique de second ordre (AFC3). La qualité des modèles a été évaluée à l’aide des indices suivants : le CFI, le TLI, le RMSEA et la valeur moyenne quadratique pondérée (SRMR : *Standardized Root Mean Square Residual*). Un modèle est jugé adéquat si les critères suivants sont respectés : CFI > 0,90 ; TLI > 0,90 ; RMSEA < 0,06 ; SRMR < 0,08 (Hair et al., 2010).

L’invariance de la structure factorielle sélectionnée a été testée selon le genre (homme/femme) et le fait d’avoir ou non un trouble dépressif probable (0 à 9/10 et plus). Une séquence de modèles en contraintes a été utilisée pour évaluer l’invariance : configurationnelle (aucune contrainte), métrique (égalité des saturations), scalaire (égalité des intercepts) et résiduelle (égalité des erreurs). Cette approche permet de vérifier si la structure est stable à travers différents sous-groupes de la population.

La fidélité de la mesure a été évaluée à partir de 2 coefficients, soit le lambda 2 de Guttman et l’oméga total de McDonald. Le lambda 2 repose sur la théorie classique des tests et l’oméga se fonde sur le modèle d’analyse factorielle. La présentation des 2 coefficients permet d’évaluer les modèles de mesure tau-équivalents et congénériques, comme recommandé par Meyer (2010).

Les validités convergente et divergente ont également été évaluées. Une corrélation entre les scores de l’Échelle de croyance de liens et ceux évaluant les comportements proenvironnementaux a été calculée. La validité divergente a été analysée par une corrélation évaluant l’association entre les scores de l’Échelle de croyances de liens et les scores obtenus au PHQ-9. Il est attendu que la corrélation pour la validité convergente soit positive et au moins de force modérée (r ≥ 0,40). À l’inverse, la corrélation pour la validité divergente devrait être plus faible, soit inférieure à 0,30.

Les analyses descriptives et corrélationnelles, les AFE, les analyses de validité convergente et divergente, et de fidélité ont été effectuées à partir des données de l’échantillon d’octobre. Les AFC ont été estimées avec les données de l’échantillon de mai-juin. Plusieurs logiciels ont été utilisés dans le cadre de cette étude : SPSS, version 30, FACTOR 12.01.02, JASP.0.16.2., et Jamovi 2.4.11.
# Résultats

## Analyses descriptives et corrélationnelles

La moyenne des questions augmente selon leur ordre d’apparition, de 3,3 (écart-type : 2,5) à 5,9 (écart-type : 2,8). Le score total moyen est de 22,2 (écart-type : 11,2), et varie entre 5 et 50 (Tableau 2). Les corrélations entre les paires de questions se situent entre 0,436 (questions 1 et 5) et 0,784 (questions 1 et 2), et sont toutes significatives (p < 0,001). La moyenne des corrélations des 10 paires de questions est égale à 0,636.

## Analyses factorielles exploratoires

La valeur du test KMO est égale à 0,845 et le test de Bartlett est significatif (34514.0 ; ddl = 10 ; P ≤ 0,000001). Ces résultats justifient le recours à l’analyse factorielle. De plus, toutes les valeurs d’adéquation de l’échantillonnage pour chacun des énoncés sont supérieures à 0,5, variant entre 0,832 et 0,877. Ce résultat suggère de ne pas exclure des items de l’échelle (Lorenzo-Seva et Ferrrando, 2021).

L’examen des valeurs propres révèle qu’une seule est supérieure à 1 et qu’elle se situe à 3,6. Ce seul facteur explique 71 % de la variance totale du test. Le test du coude soutient également cette conclusion. L’analyse parallèle pour la solution à une dimension indique la présence d’un seul facteur, qui rend compte de près de 77 % de la variance totale. Cependant, certains indices d’ajustement ne respectent pas les seuils présentés précédemment (CFI : 0,981 ; TLI : 0,962 ; RMSEA : 0,126 ; RMSR : 0,060 ; WRMR : 0,083). Les indices pour la solution à 2 facteurs sont meilleurs (CFI : 0,990 ; TLI : 1 000 ; RMSEA : 0,000 ; RMSR : 0,001 ; WRMR : 0,002). Il convient toutefois de faire preuve de prudence avec ce modèle, car la forte corrélation entre les 2 facteurs (*r* = 0,822) pourrait indiquer la présence d’un facteur général commun.

## Indices d’unidimensionnalité et reproductibilité

Les indices évaluant la proximité des données avec une structure unidimensionnelle sont supérieurs aux seuils présentés ci-dessus. Les valeurs du CCU et de la VCE sont respectivement de 0,991 et de 0,909, suggérant la présence d’une structure essentiellement unidimensionnelle. La valeur du coefficient G-H latent est de 0,919 et atteste de la validité du construit et de sa bonne reproductibilité.

## Analyses factorielles confirmatoires

Des AFC ont été effectuées pour comparer les 3 modèles, mentionnés précédemment, à partir des données collectées en mai-juin. Les valeurs des indices indiquent que les données ne s’ajustent pas bien au modèle unidimensionnel (CFI : 0,939 ; TLI : 0,877 ; RMSEA : 0,196 ; SRMR : 0,04). Les indices du modèle bidimensionnel montrent une amélioration (CFI : 0,966 ; TLI : 0,915 ; RMSEA : 0,163 ; SRMR : 0,026), bien que le RMSEA demeure trop élevé pour indiquer un bon ajustement. De plus, une forte corrélation entre les 2 facteurs (*r* = 0,862) suggère la présence d’un facteur général commun. Enfin, le modèle hiérarchique de second ordre présente une performance inadéquate (CFI : 0,966 ; TLI : 0,877 ; RMSEA : 0,188 ; SRMR : 0,026), ce qui remet en question sa pertinence pour représenter la structure des données.

À la lumière des résultats, le modèle unidimensionnel a été réévalué en autorisant des corrélations entre les variances d’erreur de certaines paires d’items. Une nouvelle AFC a été effectuée avec les covariances d’erreurs de 2 paires d’items (les items 1 et 2, et les items 4 et 5), identifiées comme présentant les indices de modification les plus élevés. Cette adaptation du modèle a entraîné une amélioration considérable des indices (CFI : 0,998 ; TLI : 0,992 ; RMSEA : 0,049 ; SRMR : 0,007). Les coefficients standardisés de saturation de ce modèle varient entre 0,58 (item 5) et 0,93 (item 3) (Figure 1), et ils sont tous supérieurs à 0,50, suggérant une bonne validité convergente (Cheung et al., 2023).<fnref n="1" /> L’analyse d’invariance effectuée avec ce modèle, selon le genre et la présence ou non d’un trouble dépressif probable, indique que tous les niveaux d’invariance, configurationnelle, métrique, scalaire et stricte, sont respectés (Tableaux 3 et 4).

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 — Coefficients de saturation standardisés pour le modèle unidimensionnel avec 2 covariances d’erreur</figcaption></figure>

## La fidélité

Les valeurs des coefficients de fidélité sont élevées. Le coefficient lambda 2 est égal à 0,900, tout comme le coefficient oméga total de McDonald.

## Validité convergente et divergente

La corrélation entre les scores à l’Échelle de croyance de liens et ceux à l’échelle mesurant les comportements proenvironnementaux est de 0,323 (*p* < 0,001), ce qui soutient partiellement la validité convergente. Les corrélations observées avec les 3 items individuels varient entre 0,153 et 0,291, et sont toutes significatives (*p*< 0,001). Par ailleurs, la validité divergente est appuyée par la corrélation plus faible entre l’Échelle de croyance de liens et le score total du PHQ-9 (*r* = 0,120 ; *p* < 0,01).

<table><caption>Tableau 3 — Mesures de l’invariance selon le genre des répondants (modèle incluant 2 covariances d’erreur) — Note : ddl : degrés de liberté ; CFI : Comparative Fit Index ; TLI : Tucker-Lewis Index ; RMSEA : Root Mean Square Error of Approximation ; SRMR : Standardized Root Mean Square Residual.</caption><tr><td>Invariance χ2 (ddl)CFITLIRMSEASRMR∆ CFI∆
            RMSEAConfigurationnelle96,7(6)0,9970,9910,0520,007--Métrique131,6(10)0,9970,9930,0460,0180,000- 0,006Scalaire176,5(14)0,9950,9930,0450,021-
            0,002- 0,001Stricte277,2(21)0,9930,9920,0460,024- 0,0020,001</td></tr></table>

<table><caption>Tableau 4 — Mesures de l’invariance selon la présence ou non d’un trouble de l’humeur (modèle incluant 2 covariances d’erreur) — Note : ddl : degrés de liberté ; CFI : Comparative Fit Index ; TLI : Tucker-Lewis Index ; RMSEA : Root Mean Square Error of Approximation ; SRMR : Standardized Root Mean Square Residual.</caption><tr><td>Invariance χ2 (ddl)CFITLIRMSEASRMR∆ CFI∆
            RMSEAConfigurationnelle84,9(6)0,9980,9920,0490,008--Métrique91,7(10)0,9980,9950,0380,0110,000- 0,011Scalaire118,9(14)0,9970,9960,0370,012- 0,001- 0,001Stricte203,5(21)0,9950,9950,0400,015- 0,0020,003</td></tr></table>

<footnote n="1">De plus, la variance moyenne extraite est égale à 0,617, supérieure au seuil de 0,50 suggéré dans la littérature (Cheung et al., 2023).</footnote>
# Discussion

L’objectif de l’étude visait la validation d’un nouvel instrument, qui mesure la croyance de liens entre les CC et la pandémie de COVID-19 au sein de la population adulte du Québec. Les résultats des analyses factorielles confirment que les énoncés de l’échelle représentent une seule dimension. De plus, les indices évaluant l’unidimensionnalité (valeurs d’adéquation de l’échantillonnage, CCU et VCE) confirment également l’existence d’une structure essentiellement unidimensionnelle. Par exemple, la valeur de la VCE est de 0,91, supérieure au seuil de 0,85, ce qui indique que les énoncés expliquent près de 91 % de la variance totale du test. De plus, le coefficient G-H suggère que le construit est stable et reproductible. Enfin, les coefficients de fidélité sont excellents, suggérant qu’il y a peu d’erreurs de mesure et que près de 90 % de la variance des scores observés est attribuable à la variance vraie.

Il importe de rappeler que le modèle final d’AFC intègre 2 corrélations entre des termes d’erreur, ce qui a amélioré les indices d’ajustement. Leur inclusion dans cette étude est justifiée sur le plan théorique, ce qui renforce la pertinence de l’utilisation de ce modèle. L’association entre les items 1 et 2 s’explique par leur contenu qui porte sur la perception du lien entre la pandémie de COVID-19, les CC et les causes environnementales. Les questions 4 et 5 abordent respectivement les mesures et politiques mises en place pour lutter contre la COVID-19 et les CC, ainsi que la dimension « santé » dans les politiques climatiques. Le lien entre ces 2 énoncés repose sur l’importance accordée aux interventions politiques dans la réponse aux enjeux climatiques.

L’invariance de la mesure selon le genre et la présence ou non d’un trouble dépressif a été observée pour tous les niveaux testés, soit l’invariance configurationnelle, métrique, scalaire et stricte, ce qui confirme que les scores obtenus par les hommes et les femmes, et ceux avec ou sans un trouble dépressif probable peuvent être comparés sans risque de biais. Cela renforce la crédibilité de l’utilisation de cette nouvelle mesure, du moins au sein de la population adulte québécoise.

L’ensemble des résultats justifie l’addition des scores des énoncés pour générer un score global par adulte. Cette mesure pourrait non seulement favoriser une meilleure compréhension de la fréquence des comportements proenvironnementaux, mais aussi offrir un éclairage sur les dynamiques de mobilisation collective face aux CC et à d’autres crises contemporaines. Comme l’ont souligné Généreux et Landaverde (2022), les individus qui perçoivent un lien entre les CC et la pandémie de COVID-19 sont plus enclins à adopter des changements significatifs dans leur mode de vie pour contribuer à la lutte contre les CC. Par ailleurs, des analyses complémentaires menées à partir des données d’octobre révèlent que les répondants associant fortement la pandémie aux CC présentent davantage de symptômes d’anxiété, de dépression et d’écoanxiété. De plus, ces personnes expriment une inquiétude accrue quant à l’avenir de l’humanité. Ce constat suggère que les individus préoccupés par le futur collectif adoptent une perspective davantage tournée vers le bien commun, comme l’ont observé Eom et al. (2025). En outre, l’attribution subjective de la pandémie aux CC et à des causes environnementales semble favoriser l’émergence d’une anxiété écologique, liée à une prise de conscience accrue des menaces environnementales. Cette anxiété peut alors agir comme un levier motivationnel, encourageant l’adoption ou le maintien de comportements proenvironnementaux (Innocenti et al., 2023 ; Lezier, 2024). À l’inverse, elle peut également engendrer une forme de paralysie ou de désengagement face aux CC (Lezier, 2024 ; Brière, 2025). Il est donc envisageable que certains niveaux d’anxiété, conjugués à d’autres émotions telle que la colère (Baldwin, 2025 ; Brière, 2025), à une orientation collective et à la croyance en un lien étroit entre les CC et la pandémie de COVID-19, soient associés non seulement à l’adoption de comportements proenvironnementaux, mais aussi à l’émergence de comportements prosociaux dans le contexte de crises futures. Ces relations méritent d’être approfondies dans le cadre d’analyses ultérieures.

D’autres émotions peuvent expliquer le lien entre la croyance en une relation entre les CC et la pandémie de COVID-19, et l’adoption de comportements proenvironnementaux. Parmi ces émotions, le sentiment d’efficacité interpersonnelle défini comme la conviction qu’un individu peut, en collaboration avec les autres, contribuer à résoudre des enjeux environnementaux constitue, un facteur particulièrement pertinent. Innocenti et al. (2023) soulèvent que l’anxiété peut nuire au sentiment d’efficacité interpersonnelle, en induisant des pensées négatives à propos des CC, et en suscitant un sentiment d’impuissance et de désespoir face à l’état actuel de la planète. Étant donné que l’efficacité interpersonnelle est positivement liée aux comportements proenvironnementaux (Innocenti et al., 2023), une diminution de cette efficacité, induite par l’anxiété climatique, pourrait constituer un frein à l’adoption de telles pratiques.

De plus, la culpabilité environnementale peut également intervenir comme facteur médiateur. Elle apparaît habituellement lorsque les individus perçoivent leur propre comportement ou celui de leur communauté comme ayant contribué à la dégradation environnementale (Cianconia et al., 2023). Des corrélations élevées sont observées entre la culpabilité, l’anxiété et la colère (Baldwin, 2025), suggérant qu’elles peuvent jouer un rôle central dans la mobilisation vers l’action.

La validation de cette échelle ouvre la voie à des recherches permettant de comprendre comment les individus construisent des représentations causales de phénomènes globaux, et comment elles influencent leurs émotions et leurs comportements. Plusieurs champs de recherche pourraient en bénéficier. D’une part, elle pourrait être utilisée dans des études portant sur les perceptions environnementales et sanitaires, en explorant comment les croyances influencent les réponses psychologiques face aux crises. D’autre part, elle pourrait contribuer aux recherches sur les****comportements proenvironnementaux, en examinant le rôle de ces croyances sur les facteurs motivationnels ou cognitifs**.**

Par ailleurs, cette échelle serait particulièrement pertinente pour les recherches sur les polycrises, qui examinent les dynamiques d’interaction entre crises multiples (sanitaires, climatiques, économiques, etc.) et leurs effets cumulatifs sur la santé mentale. Elle permettrait notamment d’explorer et de mieux comprendre la manière dont les individus prennent conscience des interconnexions entre ces crises. Jusqu’à maintenant, l’analyse des crises s’est souvent limitée à les considérer de façon isolée ou simultanée, sans réellement considérer leurs interrelations ni la manière dont les individus perçoivent les liens de causalité entre elles. Ce constat ouvre la voie à un champ de recherche à développer, notamment pour mieux comprendre les liens entre les différentes crises, les émotions qu’elles suscitent et leurs impacts sur la santé psychologique.

Cette étude présente plusieurs forces. Tout d’abord, le recours à des échantillons aussi volumineux a permis d’utiliser des techniques de réduction de l’information. Aussi, l’originalité de ce projet repose sur l’utilisation de 2 échantillons distincts. Habituellement, un seul échantillon est scindé en 2 pour effectuer une AFE, et par la suite, une AFC. Dans cette étude, les AFE ont été faites avec l’échantillon d’octobre, et les AFC avec celui de mai-juin. Des analyses supplémentaires (non présentées) indiquent que l’inversion des échantillons en réalisant les AFE avec les données de mai-juin et les AFC avec celles d’octobre, mène à des résultats similaires, ce qui renforce la crédibilité des résultats.

Au sujet des limites, notons que la généralisation des résultats est restreinte à la population adulte québécoise ayant accès à une connexion électronique. Aussi, la validation de l’échelle auprès d’une population plus jeune demeure à réaliser, sachant que les jeunes ont été particulièrement affectés par les restrictions sanitaires durant la pandémie de COVID-19. De plus, il est important de mentionner que d’autres éléments peuvent être liés aux comportements proenvironnementaux, tels que l’expérience de la COVID-19 (Shulman, 2022), la perception que la COVID-19 était une urgence (Mi et al., 2021), qu’elle a été propice à une réflexion sur un mode de vie durable (Ruiu et al., 2022) et qu’elle a sensibilisé les personnes à s’informer sur les causes de la pandémie (Zebardast et Radaei, 2022). Ces variables mériteraient d’être intégrées dans de futures recherches afin d’enrichir la compréhension des mécanismes en jeu. Enfin, des études longitudinales sont nécessaires afin de mieux comprendre la croyance en un lien entre les CC et la pandémie de COVID-19, et la motivation à adopter des comportements proenvironnementaux.
# Conclusion

Les résultats de cette étude confirment que l’échelle de croyance de liens entre les CC et la pandémie de COVID-19 présente un degré élevé d’unidimensionnalité. Ce résultat suggère qu’il est soutenable d’additionner le score des 5 énoncés et de quantifier un score total par répondant. L’ensemble des analyses atteste donc de la pertinence d’utiliser cette nouvelle échelle parmi la population adulte québécoise.

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