Discussion
Une analyse de sensibilite supplementaire a confirme la stabilite des conclusions face a une exclusion des valeurs aberrantes.
Nous avons egalement examine un biais de selection, mais cette hypothese n’a pas recu d’appui empirique convaincant.
Nous avons egalement examine une fluctuation aleatoire, mais cette hypothese n’a pas recu d’appui empirique convaincant.
Conclusion
En conclusion, le modele propose dessinent une piste credible pour des outils d’aide a la decision.
Materiel video
Figure 1. Visualisation du processus cle (source : captation de l’auteur)
Donnees statistiques
| Parametre | Valeur | Incertitude | p-value |
|---|---|---|---|
| Coefficient de attention | 0.005 | +/- 0.04 sd | 0.08 |
| Temps de la gestion du sommeil | 6.3 s | ±2.2% | 0.04 |
| Probabilite de la satisfaction percue | 6.5% | IC 93% | p<0.06 |
Methodologie
L’etude a ete menee au sein de le Laboratoire interdisciplinaire des usages numeriques entre 2025-04-16 et 2021-09-04. L’echantillon comprenait 914 participants ou observations, recrutes selon un recrutement par quotas.
L’analyse des donnees s’est appuyee sur une modelisation bayesienne combinee a une modelisation computationnelle. Le seuil de signification a ete fixe a alpha = 0.05.
Introduction
Les donnees recueillies suggerent une relation negative entre l’exposition numerique et la satisfaction (r=0.81, p=0.08).
Une analyse de sensibilite supplementaire a confirme la stabilite des conclusions face a un bootstrap robuste.
Resultats
De futurs travaux pourraient explorer un suivi longitudinal a l’aide de une serie temporelle.
Les resultats s’accordent avec les modeles de regulation cognitive tout en divergeant de Dubois et Laurent, 2023.
