Notes
-
[1]
Par exemple, Peterson [7] (p. 306) note que le principe de précaution pourrait être réduit à un « ensemble d’intuitions vaguement liées à l’aversion au risque, aux charges de preuve, aux dommages irréversibles et aux obligations normatives ». Voir Gollier et al. [17] pour une tentative de connexion entre principe de précaution, risque et prudence.
-
[2]
Tous les chercheurs ne considèrent pas le principe de précaution comme une règle de décision solide, voir Munthe [15] pour des revues.
-
[3]
D’autres études ont utilisé le même échantillon pour répondre à d’autres questions de recherche. Un aperçu général du projet est proposé par Blayac et al. [18]. Par exemple, Blayac et al. [19-20] ont conçu une expérience de choix discret pour étudier les préférences en matière de mesures sanitaires, Blayac et al. [21] ont testé l’efficacité d’un nudge pour renforcer le respect (anticipé) d’un hypothétique futur confinement ; Rafaï et al. et Wen et al. [1, 22] ont étudié les rôles respectifs des préférences économiques et de la pleine conscience dans le respect des mesures sanitaires. Wang et al. [23] ont étudié la relation entre l’âge et les préférences.
-
[4]
Les données et les codes statistiques sont disponibles ici : https://osf.io/6mkrq/
1. Introduction
1 La pandémie de COVID-19 a souligné l’importance des mesures sanitaires telles que le lavage des mains, le port du masque et le respect du confinement à domicile. Cependant, l’adoption de ces mesures ayant été hétérogène parmi les individus, il est légitime d’explorer quels facteurs prédisent ou expliquent le respect des mesures sanitaires. Des études antérieures ont examiné divers déterminants : traits sociaux et psychologiques, croyances morales, religieuses ou politiques, la confiance en la science et les préférences économiques [1]. Cet article se concentre sur un aspect de la théorie de la décision qui est pertinent pour la situation du COVID-19 et qui n’a pas été étudié jusque-là : la précaution. C’est-à-dire la disposition à prendre des mesures pour contrer la matérialisation d’un éventuel dommage ou catastrophe, même si sa probabilité n’est pas connue assurément. Par exemple, pour éviter de contracter le COVID-19 et d’en mourir, je peux faire preuve de précaution lorsque je rencontre des amis en respectant une distance physique de 2 mètres avec eux, bien que je ne puisse pas évaluer précisément les chances de contamination, de transmission et de décès.
2 L’idée de précaution a reçu une formulation à travers le principe de précaution, et l’une de ses versions les plus célèbres, celle de Wingspread [2], l’énonce ainsi : « Lorsqu’une activité présente des menaces de dommages pour la santé humaine ou l’environnement, des mesures de précaution devraient être prises même si certaines relations de cause à effet ne sont pas totalement établies scientifiquement » [3]. Le principe de précaution est déclenché lorsque (1) le dommage potentiel est suffisamment significatif (il existe un seuil de dommage, typiquement la mort, en dessous duquel le principe de précaution ne s’applique pas) et (2) la relation causale entre l’activité contestée et le dommage n’est pas connue avec certitude. En particulier, il s’applique dans des situations où les probabilités ne peuvent pas être attribuées de manière scientifiquement significative aux résultats ou lorsque l’espace des conséquences n’est pas totalement connu [4]. Ainsi, le principe de précaution est généralement considéré comme applicable dans des situations où la théorie de l’utilité espérée ne peut pas s’appliquer, ce qui ne les rend pas directement concurrentes [5-12]. Il faut noter que tous les chercheurs et chercheuses ne considèrent pas le principe de précaution comme une règle de décision solide (pour des revues, voir [12-15]).
3 Le principe de précaution a été appliqué dans des cas comme l’atténuation du changement climatique, l’amiante, les hormones de croissance et les néonicotinoïdes [12]. Plus récemment, lorsque l’épidémie de COVID-19 a commencé en 2020, les deux conditions qui déclenchent le principe de précaution étaient remplies : (1) des dommages possiblement catastrophiques (des millions de morts dans le monde), (2) une relation causale incertaine, puisque les moyens de propagation du virus et les chances d’en mourir étaient scientifiquement incertains, sans modèles probabilistes précis [16]. Par conséquent, des mesures sanitaires telles que le port de masque ou le confinement pouvaient être considérées, à ce moment-là, comme des mesures recommandées par le principe de précaution, plutôt que résultant par exemple d’un modèle d’utilité espérée.
4 Malgré la pertinence des mesures de précaution dans la pandémie de COVID-19, il existe un déficit d’études universitaires sur la relation entre les attitudes individuelles à l’égard du principe de précaution (ou de la précaution en général) et le respect des mesures sanitaires. Pour combler ce manque, nous avons mesuré ces variables avec une enquête en ligne réalisée sur un échantillon représentatif de la population française, au début de l’épidémie de COVID-19. Notre étude vise à répondre à deux questions de recherche. La première question est de savoir si la précaution d’un individu (l’adhésion qu’il déclare à l’égard du principe de précaution) prédit son respect des mesures sanitaires. Nous anticipions une réponse affirmative, étant donné la pertinence du principe de précaution en 2020 dans les situations de COVID-19. La deuxième question est de savoir si, pour prédire le respect des mesures sanitaires, la précaution fournit des informations supplémentaires par rapport à l’attitude face au risque. Cette question de recherche est motivée par le fait que l’attitude face au risque a été proposée comme un prédicteur naturel du respect des mesures sanitaires, ainsi que par la proximité théorique entre les attitudes de risque et de précaution [1].
5 Il est important de noter que cet article est agnostique quant à la pertinence générale du principe de précaution [2] et quant à son efficacité pendant la pandémie de COVID-19. Il vise à étudier les corrélats des décisions précautionneuses, et non à convaincre les lecteurs que le principe de précaution aurait dû être utilisé ou non en 2020.
2. Matériel et méthodes
6 Cette étude fait partie d’un projet plus large visant à étudier le comportement et les préférences individuelles pendant le premier confinement en France. Nous avons réalisé une enquête en ligne sur un échantillon (N = 1 154) représentatif (en matière d’âge, de genre, de statut professionnel et de zone de résidence) de la population française du 4 au 16 mai 2020, qui a notamment permis de mesurer le respect des mesures sanitaires, l’adhésion au principe de précaution et les attitudes face au risque [3]. Toutes les variables analysées dans cet article sont des attitudes auto-déclarées. Tout d’abord, les enquêtés indiquent sur des échelles de 1 à 4 leur niveau de respect des recommandations suivantes : se laver les mains régulièrement (Mains) ; ne pas toucher son visage (Visage) ; tousser dans ses manches (Toux) ; maintenir une distance physique (Distance) ; porter un masque (Masque). Le respect du confinement (Confinement) est mesuré sur une échelle de 0 à 10. Notre variable explicative principale est l’adhésion des individus au principe de précaution (PP), rapportée sur une échelle de 1 (tout à fait en désaccord) à 5 (tout à fait d’accord). La disposition à prendre des risques en général (DPR général), et spécifiquement en matière de santé (DPR santé), est évaluée sur des échelles de 0 à 10 (voir l’Annexe pour la formulation exacte des questions).
7 D’autres variables, telles que le genre, l’âge, le fait d’être une personne vulnérable (c’est-à-dire une personne souffrant de maladies chroniques augmentant la gravité de l’infection), de vivre avec une personne vulnérable, de résider dans une zone hautement infectée, l’opinion politique (gauche, droite ou centre), le revenu du ménage (en milliers d’euros) et le niveau d’études (en années), sont utilisées comme contrôles mais ne sont ni analysées ni discutées ici (voir Rafaï et al. [1] pour une discussion sur l’effet de ces variables sur le respect des mesures).
8 Nous avons estimé la relation entre l’adhésion au principe de précaution et le respect des mesures sanitaires, avec des régressions par moindres carrés ordinaires (MCO) et des régressions logistiques ordonnées, avec et sans contrôles. Toutes les spécifications sont présentées en annexe et conduisent à des résultats qualitativement similaires. Nous présentons donc dans le texte principal uniquement des tests de corrélation de Pearson simples par paires et une régression MCO [4].
3. Résultats
9 Le tableau 1 présente les corrélations entre la réponse (respect des mesures sanitaires) et les variables explicatives (adhésion au principe de précaution, disposition à prendre des risques). L’adhésion au principe de précaution est significativement et positivement corrélée avec le respect de toutes les mesures sanitaires et négativement corrélée avec la disposition à prendre des risques en général et dans le domaine de la santé en particulier. La corrélation entre l’adhésion au principe de précaution et la disposition à prendre des risques est modérée, suggérant que ces mesures capturent des concepts différents.
10 Le tableau 2 présente les résultats des régressions MCO, avec le respect des mesures sanitaires comme variables expliquées et l’adhésion au principe de précaution comme variable explicative (modèles 1a à 6a). Les modèles 1b à 6b présentent des régressions avec les attitudes de précaution et de risque comme variables explicatives, ainsi que des contrôles. Les variables expliquées et explicatives ont été normalisées avant la régression, de sorte que les coefficients peuvent être interprétés comme l’effet d’une augmentation d’un écart-type (SD) de l’adhésion au principe de précaution, exprimé en matière d’écart-type de respect des mesures.
11 L’adhésion au principe de précaution est positivement corrélée avec le respect de toutes les mesures sanitaires : une augmentation d’une SD dans la précaution augmente le respect des mesures de 0,072 SD (distanciation physique) à 0,237 SD (confinement). Ces effets restent significatifs lorsque l’on contrôle pour la disposition à prendre des risques. En revanche, la disposition à prendre des risques est significativement associée uniquement au port du masque et au respect du confinement (voir l’Annexe pour d’autres spécifications conduisant à des résultats similaires).
Tableau de corrélation.
| Respect des mesures sanitaires | Disposition à prendre des risques | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mains | Visage | Toux | Distance | Masque | Confinement | Générale | Santé | |
| PP | 0,109*** | 0,113*** | 0,093** | 0,072* | 0,219*** | 0,237*** | -0,238*** | -0,258*** |
| Mains | 0,241*** | 0,341*** | 0,174*** | 0,148*** | 0,114*** | -0,040 | -0,031 | |
| Visage | 0,211*** | 0,272*** | 0,177*** | 0,126*** | -0,037 | -0,087** | ||
| Toux | 0,205*** | 0,062* | 0,057 | 0,013 | -0,042 | |||
| Distance | 0,051 | 0,087** | -0,012 | -0,051 | ||||
| Masque | 0,231*** | -0,171*** | -0,198*** | |||||
| Confinement | -0,218*** | -0,239*** | ||||||
| DPR générale | 0,550*** | |||||||
Tableau de corrélation.
Note : les niveaux de significativité pour les tests de corrélation de Pearson sont indiqués par : * : p < 0,05 ; ** : p < 0,01 ; *** : p < 0,001.Correspondances entre l’adhérence au PP et le respect des mesures sanitaires.
| Modèles sans variable de contrôle | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mains | Visage | Toux | Distance | Masque | Confinement | |
| (1a) | (2a) | (3a) | (4a) | (5a) | (6a) | |
| PP | 0,109*** | 0,113*** | 0,093** | 0,072* | 0,216*** | 0,237*** |
| (0,029) | (0,030) | (0,030) | (0,029) | (0,029) | (0,029) | |
| Contrôles | Non | Non | Non | Non | Non | Non |
| Observations | 1 152 | 1 123 | 1 126 | 1 151 | 1 125 | 1 154 |
| R2 | 0,012 | 0,013 | 0,009 | 0,005 | 0,047 | 0,056 |
| R2 ajusté | 0,011 | 0,012 | 0,008 | 0,004 | 0,046 | 0,055 |
| Erreur type résiduelle | 0,994 | 0,994 | 0,996 | 0,998 | 0,977 | 0,972 |
| F-Statistic | 13,891*** | 14,441*** | 9,709** | 5,905* | 54,805*** | 68,705*** |
| Modèles avec variables de contrôle | ||||||
| Mains | Visage | Toux | Distance | Masque | Confinement | |
| (1b) | (2b) | (3b) | (4b) | (5b) | (6b) | |
| PP | 0,092** | 0,083* | 0,092** | 0,067* | 0,136*** | 0,181*** |
| (0,033) | (0,033) | (0,033) | (0,034) | (0,032) | (0,031) | |
| DPR générale | -0,002 | 0,007 | 0,065 | 0,021 | -0,054 | -0,119** |
| (0,038) | (0,039) | (0,039) | (0,039) | (0,037) | (0,036) | |
| DPR santé | 0,004 | -0,059 | -0,067 | -0,049 | -0,092* | -0,101** |
| (0,037) | (0,038) | (0,038) | (0,038) | (0,036) | (0,036) | |
| Contrôles | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Observations | 1 025 | 1 002 | 1 000 | 1 024 | 1 003 | 1 027 |
| R2 | 0,036 | 0,032 | 0,025 | 0,020 | 0,111 | 0,124 |
| R2 ajusté | 0,026 | 0,021 | 0,014 | 0,009 | 0,101 | 0,115 |
| Erreur type résiduelle | 0,983 | 0,992 | 0,992 | 1,014 | 0,944 | 0,940 |
| F-Statistic | 3,460*** | 2,964*** | 2,273** | 1,889* | 11,218*** | 13,074** |
Correspondances entre l’adhérence au PP et le respect des mesures sanitaires.
Note : * : p < 0,05 ; ** : p < 0,01 ; *** : p < 0,001. Écarts-types entre parenthèses. Toutes les variables ont été normalisées avant la régression. Les variables de contrôle comprennent le genre, l’âge, le fait d’être une personne vulnérable, le fait de vivre avec une personne vulnérable, le fait de vivre dans une région au taux d’infection élevé, les opinions politiques (gauche, droite, centre), le revenu du ménage (en milliers d’euros) et le niveau d’éducation. Le détail complet des régressions est présenté en annexe.4. Discussion
12 Notre étude révèle une relation positive entre la précaution et le respect des mesures sanitaires : les individus déclarant une adhésion plus élevée au principe de précaution sont davantage susceptibles de respecter les mesures. Cette association reste significative même lorsque contrôlée pour le niveau déclaré de disposition à prendre des risques, alors qu’une association entre la disposition à prendre des risques et le respect des mesures sanitaires n’est trouvée que pour deux des six mesures. Ces résultats suggèrent que l’adhésion au principe de précaution et la disposition à prendre des risques, bien que liées, capturent des concepts différents, et que la précaution joue un rôle dans le respect des mesures sanitaires.
13 Cependant, notre étude n’a pas été explicitement conçue pour tester laquelle des deux attitudes (à l’égard de la précaution ou du risque) joue le rôle le plus important. En effet, il pourrait exister un écart entre les concepts théoriques et ce que les questions spécifiques de notre enquête capturent (par exemple, les participants peuvent mal comprendre une question, et plusieurs questions pourraient être nécessaires pour mesurer correctement un concept). N’ayant pas pré-testé notre questionnaire sur l’adhésion au principe de précaution, nous ne pouvons pas établir ses propriétés psychométriques ni garantir qu’elle mesure parfaitement l’adhésion au principe de précaution. Étant donné que la précaution n’a pas été beaucoup étudiée et n’est pas standardisée dans la littérature [24], les travaux futurs pourraient se concentrer sur la réduction de l’erreur de mesure.
5. Conclusion : cibler le principe de précaution pour améliorer le respect des mesures sanitaires ?
14 En conclusion, nous proposons des pistes pour de futures recherches qui s’appuieraient sur ces résultats. Notre enquête fournit des preuves que l’adhésion d’un agent au principe de précaution est positivement liée au respect des mesures sanitaires. Ainsi, on peut conjecturer que le respect des mesures sanitaires pourrait être amélioré en communiquant sur le principe de précaution et en éliminant les idées fausses à son sujet.
15 La communication par les médecins, les agences sanitaires ou le gouvernement pourrait faire appel à une sémantique de la précaution pour augmenter le respect des mesures sanitaires. Par exemple, l’appel à des arguments moraux (« c’est un devoir de citoyen de rester chez soi ») ou utilitaires (« restez chez vous, sauvez des vies / protégez le système de santé ») pourrait être renforcé par des arguments de précaution (« soyez précautionneux, restez chez vous » ou « par précaution, portez un masque »). La meilleure manière de procéder en pratique, par exemple en utilisant le terme « précaution » lui-même, ou simplement en insistant sur l’incertitude actuelle, est une question pour les chercheurs en communication scientifique et les psychologues, et devrait être étudiée de manière empirique.
16 On peut s’attendre à ce que l’élimination d’idées fausses ou de malentendus concernant le principe de précaution augmente le respect des mesures sanitaires. En effet, le principe de précaution est souvent caricaturé et mal compris par les universitaires (par exemple, voir Steel et al. [12] à propos des critiques de Sunstein et al. [25]) et donc probablement aussi par le grand public. Par exemple, le principe de précaution est parfois critiqué pour être non scientifique parce qu’il n’est pas déclenché par une menace scientifiquement établie [26] ; on peut répondre qu’une absence de preuve n’est pas une preuve d’absence et que le principe de précaution se déclenche lorsque la science est silencieuse, ce qui ne les oppose pas.
17 Dans l’ensemble, le fait que l’adhésion au principe de précaution puisse impliquer le respect des mesures sanitaires devrait renouveler les études universitaires sur le principe de précaution, que ce soit en ce qui concerne le lien théorique entre risque et précaution ou la façon dont les décideurs politiques pourraient le mobiliser.
Financement
18 Ce projet a reçu un soutien financier de l’Agence nationale de la recherche française à travers la subvention ANR-15-IDEX-01 et le programme national AAP « Flash COVID-19 » (ANR-20-COVI-000), de la Région Occitanie à travers le programme régional « Défis clés Urgence COVID-19 ». Ce travail a aussi été soutenu par l’Agence nationale de la recherche à travers les subventions ANR-17-EURE-0020 et ANR-21-COVR-0041-01 (RESPIRE).
Déclaration d’approbation éthique
19 Cette étude non interventionnelle a été réalisée conformément aux normes éthiques définies dans la Déclaration d’Helsinki de 1964 et ses modifications ultérieures. Cette étude a été approuvée par le Comité d’éthique institutionnel (IRB) du Centre d’économie environnementale de Montpellier (université de Montpellier).
Annexes
A. Méthode d’échantillonnage
20 L’étude actuelle a utilisé une méthodologie d’échantillonnage par quotas pour mener une enquête entre les 4 et 16 mai 2020, une période coïncidant avec le premier confinement national français qui a eu lieu du 17 mars au 10 mai 2020. L’institut de sondage Viavoice a contacté un échantillon de plus de 7 500 individus par téléphone fin mars 2020 et a sollicité leur participation à une étude en ligne qui comprenait l’enquête en question. Dans les cas où les participants potentiels refusaient l’invitation, l’équipe de recherche s’est efforcée de les remplacer par des individus avec des profils similaires. Finalement, un groupe de 5 331 personnes a accepté de participer et a reçu un lien vers un serveur dédié à la réalisation de l’enquête. Ces participants étaient considérés comme représentatifs de la population française pour diverses catégories, y compris le genre, l’âge, les catégories professionnelles et sociales (PCS, définitions de l’INSEE), la zone géographique (UDA-9) et la taille de leur unité urbaine (définition de l’INSEE). Sur les 5 331 individus ayant accepté de participer, 1 154 ont répondu entièrement à l’enquête et ont signé des formulaires de consentement éclairé, ce qui implique un taux de réponse de 21,6 %. L’échantillon sondé témoigne d’une représentation satisfaisante de la population française pour le genre, l’âge et la zone géographique. Néanmoins, une légère surreprésentation des hommes de haut statut social et âgés de plus de 50 ans est observée. Le tableau A1 indique les statistiques pertinentes du panel national officiel de l’INSEE pour le groupe original de 5 331 participants ainsi que pour les 1 154 individus ayant répondu entièrement à l’enquête.
Représentativité de l’échantillon (d’après [23]).
| France (recensement INSEE) |
Accepté (N = 5 331) |
Terminé (N = 1 154) | |
|---|---|---|---|
| Genre | |||
|
Masculin Féminin |
47,72 % 52,28 % |
47,77 % 52,23 % |
51,17 % 48,83 % |
| Âge | |||
|
[18,24] [25,34] [35,49] [50,64] [65,+∞[ |
10,66 % 15,72 % 25,59 % 24,72 % 23,31 % |
8,59 % 15,52 % 25,44 % 27,45 % 23,00 % |
8,25 % 13,90 % 24,24 % 28,32 % 25,28 % |
| Professions et catégories socio-professionnelles(définitions INSEE : PCS) | |||
|
Agriculteurs exploitants Artisans, commerçants, chefs d’entreprise Cadres, professions intellectuelles sup, professions libérales Professions intermédiaires Employés Ouvriers Retraités Autres sans activité professionnelle |
0,94 % 3,33 % 8,83 % 13,96 % 16,57 % 13,38 % 26,44 % 16,55 % |
0,86 % 3,56 % 9,01 % 15,57 % 16,87 % 13,00 % 28,24 % 12,89 % |
0,78 % 4,17 % 16,94 % 18,16 % 14,60 % 7,73 % 29,89 % 7,73 % |
| Zone géographique (définition UDA-9) | |||
|
RÉGION PARISIENNE BP OUEST BP EST NORD OUEST EST SUD-OUEST SUD-EST MÉDITERRANÉE |
18,79 % 9,31 % 7,76 % 6,41 % 13,63 % 8,52 % 10,94 % 12,10 % 12,53 % |
18,69 % 9,25 % 7,75 % 6,34 % 13,51 % 8,52 % 11,26 % 12,12 % 12,57 % |
17,29 % 8,34 % 7,73 % 5,13 % 13,64 % 10,08 % 12,16 % 12,60 % 13,03 % |
| Taille unité urbaine (définition INSEE)<2 000 habitantsentre 2k et 20k habitantsentre 20k et 100kPlus de 100kUnité urbaine parisienne | |||
|
<2 000 habitants entre 2k et 20k habitants entre 20k et 100k Plus de 100k Unité urbaine parisienne |
22,51 % 17,38 % 13,55 % 29,88 % 16,67 % |
22,29 % 17,67 % 13,73 % 30,02 % 16,29 % |
21,98 % 17,99 % 13,55 % 31,28 % 15,20 % |
Représentativité de l’échantillon (d’après [23]).
B. Variables
21 Les variables utilisées dans cette étude ont été obtenues en posant les questions suivantes :
- Pouvez-vous évaluer dans quelle proportion vous avez accru ces comportements barrière depuis février 2020, sous l’effet de la crise Covid-19 :
- (Mains) – « Se laver les mains. » [Réponses possibles : (1, « Moins qu’avant »), (2, « Pas plus / pas moins qu’avant »), (3, « Un peu plus qu’avant »), (4, « Beaucoup plus qu’avant »), (0, « Ne sais pas »)]
- (Toux) – « Tousser/éternuer dans ses coudes. » [Réponses possibles : (1, « Moins qu’avant »), (2, « Pas plus / pas moins qu’avant »), (3, « Un peu plus qu’avant »), (4, « Beaucoup plus qu’avant »), (0, « Ne sais pas »)]
- (Distance) – « Respecter une distance d’au moins 1 m entre personnes. » [Réponses possibles : (1, « Moins qu’avant »), (2, « Pas plus / pas moins qu’avant »), (3, « Un peu plus qu’avant »), (4, « Beaucoup plus qu’avant »), (0, « Ne sais pas »)]
- (Visage) – « Éviter de se toucher le visage. » [Réponses possibles : (1, « Moins qu’avant »), (2, « Pas plus / pas moins qu’avant »), (3, « Un peu plus qu’avant »), (4, « Beaucoup plus qu’avant »), (0, « Ne sais pas »)]
- (Masque) – « Lorsque vous sortiez pendant le confinement (faire des courses, visite médicale, etc.), vous portiez un masque. » [Réponses possibles : (1, « Jamais »), (2, « Rarement »), (3, « Fréquemment »), (4, « Toujours »), (0, « Ne sais pas / Ne sors jamais »)]
- (Confinement) – « Diriez-vous que vous respectiez scrupuleusement la consigne gouvernementale de confinement ? Placez votre réponse sur une échelle de 0 à 10, où 0 correspond à “Pas du tout” et 10 à “Scrupuleusement”. » [Réponses possibles : (0, « 0 - Pas du tout »), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5), (6, 6), (7, 7), (8, 8), (9, 9), (10, « 10 – Scrupuleusement »)]
- (PP) – « Le principe de précaution peut s’exprimer ainsi : Quand une activité présente une menace de dommages pour l’environnement ou la santé humaine, des mesures de précaution doivent être prises même si certaines relations de cause à effet ne sont pas pleinement établies scientifiquement. Selon vous, ce principe de précaution doit-il s’appliquer actuellement avec le Covid-19 ? » [Réponses possibles : (0, « Pas du tout »), (1, « Plutôt non »), (2, « Ni oui ni non »), (3, « Oui, plutôt »), (4, « Tout à fait »)]
- (DPR générale) – « En règle générale, êtes-vous une personne prête à prendre des risques, ou essayez-vous d’éviter de prendre des risques ? Veuillez sélectionner votre réponse sur une échelle de 0 à 10, où 0 correspond à “Pas du tout prêt(e) à prendre des risques” et 10 correspond à “Tout à fait prêt(e) à prendre des risques”. » [Réponses possibles : (0, « 0 - Pas du tout prêt(e) à prendre des risques »), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5), (6, 6), (7, 7), (8, 8), (9, 9), (10, « 10 - Tout à fait prêt(e) à prendre des risques »)]
- (DPR santé) – « Les personnes peuvent se comporter de façon différente selon les situations. Comment évaluez-vous votre propension à prendre des risques avec votre santé ? » [Réponses possibles : (0, « 0 - Pas du tout prêt(e) à prendre des risques »), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5), (6, 6), (7, 7), (8, 8), (9, 9), (10, « 10 - Tout à fait prêt(e) à prendre des risques »)]
C. Détails des régressions et analyses de robustesse
22 Les tableaux A2 à A5 présentent les détails des régressions présentées et discutées dans le texte principal, ainsi que les résultats des tests de robustesse. Les modèles en gras (1a, 2a, 3a, 4a, 5a, 6a dans le tableau A2 et 1b, 2b, 3b, 4b, 5b, 6b dans le tableau A3) sont ceux présentés dans le texte principal (tableau 2). Les tests de robustesse consistent en des régressions par MCO ainsi que des régressions logistiques ordonnées en incluant ou non les variables de disposition à prendre des risques et en incluant ou non les variables sociodémographiques de contrôle. Dans chaque tableau, les erreurs types des estimateurs sont présentées entre parenthèses. Les niveaux de significativité des estimateurs sont indiqués par le nombre d’astérisques (* : p < 0.05, ** : p < 0.01, *** : p < 0.001). Toutes les variables non catégorielles ont été normalisées avant la régression.
Régressions par MCO avec PP comme variable explicative (sans PR).
| Mains | Visage | Toux | Distance | Masque | Confinement | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (1a) | (1c) | (2a) | (2c) | (3a) | (3c) | (4a) | (4c) | (5a) | (5c) | (6a) | (6c) | |
| PP | 0,109*** | 0,092** | 0,113*** | 0,095** | 0,093** | 0,094** | 0,072* | 0,074* | 0,216*** | 0,168*** | 0,237*** | 0,227*** |
| (0,029) | (0,032) | (0,030) | (0,032) | (0,030) | (0,032) | (0,029) | (0,033) | (0,029) | (0,031) | (0,029) | (0,031) | |
| Âge | 0,007*** | 0,001 | 0,004 | 0,003 | 0,010*** | 0,004* | ||||||
| (0,002) | (0,002) | (0,002) | (0,002) | (0,002) | (0,002) | |||||||
| Genre | -0,047 | -0,198** | -0,005 | -0,085 | -0,236*** | -0,296*** | ||||||
| (0,062) | (0,064) | (0,064) | (0,064) | (0,061) | (0,061) | |||||||
| Personne vulnérable | -0,060 | 0,136 | -0,066 | 0,040 | 0,205** | 0,143 | ||||||
| (0,075) | (0,077) | (0,077) | (0,078) | (0,073) | (0,073) | |||||||
| Vivre avec personne vulnérable | 0,066 | 0,041 | 0,016 | -0,001 | 0,141 | 0,073 | ||||||
| (0,078) | (0,079) | (0,079) | (0,080) | (0,076) | (0,076) | |||||||
| Vivre dans région à haut taux d’infection | -0,034 | 0,048 | 0,048 | -0,061 | 0,001 | 0,094 | ||||||
| (0,071) | (0,072) | (0,072) | (0,073) | (0,069) | (0,069) | |||||||
| Orientation politique | -0,034* | -0,008 | -0,011 | -0,005 | 0,024 | 0,002 | ||||||
| (0,015) | (0,015) | (0,015) | (0,015) | (0,015) | (0,015) | |||||||
| Revenu | 0,025* | 0,025* | 0,022 | 0,024* | -0,008 | 0,015 | ||||||
| (0,011) | (0,011) | (0,011) | (0,012) | (0,011) | (0,011) | |||||||
| Éducation | -0,004 | 0,010 | 0,017 | 0,018 | 0,006 | 0,015 | ||||||
| (0,014) | (0,014) | (0,014) | (0,014) | (0,014) | (0,013) | |||||||
| Constante | 0,0002 | -0,249 | -0,0003 | -0,078 | 0,000 | -0,260 | 0,00002 | -0,240 | -0,002 | -0,542*** | -0,000 | -0,266* |
| (0,029) | (0,131) | (0,030) | (0,134) | (0,030) | (0,134) | (0,029) | (0,135) | (0,029) | (0,128) | (0,029) | (0,128) | |
| Observations | 1 152 | 1 025 | 1 123 | 1 002 | 1 126 | 1 000 | 1 151 | 1 024 | 1 125 | 1 003 | 1 154 | 1 027 |
| R2 | 0,012 | 0,036 | 0,013 | 0,029 | 0,009 | 0,021 | 0,005 | 0,019 | 0,047 | 0,096 | 0,056 | 0,092 |
| R2 ajusté | 0,011 | 0,028 | 0,012 | 0,020 | 0,008 | 0,012 | 0,004 | 0,010 | 0,046 | 0,088 | 0,055 | 0,084 |
| Erreur type résiduelle | 0,994 | 0,982 | 0,994 | 0,992 | 0,996 | 0,992 | 0,998 | 1,014 | 0,977 | 0,951 | 0,972 | 0,957 |
| F Statistic | 13,891*** | 4,236*** | 14,441*** | 3,293*** | 9,709** | 2,339* | 5,905* | 2,124* | 54,805*** | 11,706*** | 68,705*** | 11,417*** |
Régressions par MCO avec PP comme variable explicative (sans PR).
Régressions par MCO avec PP et DPR comme variables explicatives.
| Mains | Visage | Toux | Distance | Masque | Confinement | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (1d) | (1b) | (2d) | (2b) | (3d) | (3b) | (4d) | (4b) | (5d) | (5b) | (6d) | (6b) | |
| PP | 0,107*** | 0,092** | 0,100** | 0,083* | 0,095** | 0,092** | 0,066* | 0,067* | 0,168*** | 0,136*** | 0,178*** | 0,181*** |
| (0,031) | (0,033) | (0,031) | (0,033) | (0,031) | (0,033) | (0,031) | (0,034) | (0,030) | (0,032) | (0,029) | (0,031) | |
| DPR générale | -0,018 | -0,002 | 0,029 | 0,007 | 0,066 | 0,065 | 0,033 | 0,021 | -0,061 | -0,054 | -0,099** | -0,119** |
| (0,035) | (0,038) | (0,036) | (0,039) | (0,036) | (0,039) | (0,035) | (0,039) | (0,035) | (0,037) | (0,034) | (0,036) | |
| DPR santé | 0,006 | 0,004 | -0,077* | -0,059 | -0,055 | -0,067 | -0,052 | -0,049 | -0,129*** | -0,092* | -0,138*** | -0,101** |
| (0,036) | (0,037) | (0,036) | (0,038) | (0,036) | (0,038) | (0,036) | (0,038) | (0,035) | (0,036) | (0,034) | (0,036) | |
| Âge | 0,007*** | 0,001 | 0,004 | 0,003 | 0,009*** | 0,003 | ||||||
| (0,002) | (0,002) | (0,002) | (0,002) | (0,002) | (0,002) | |||||||
| Genre | -0,048 | -0,185** | -0,002 | -0,077 | -0,202*** | -0,250*** | ||||||
| (0,063) | (0,064) | (0,064) | (0,065) | (0,061) | (0,060) | |||||||
| Personne vulnérable | -0,060 | 0,132 | -0,064 | 0,038 | 0,187* | 0,116 | ||||||
| (0,075) | (0,077) | (0,077) | (0,078) | (0,073) | (0,072) | |||||||
| Vivre avec personne vulnérable | 0,066 | 0,039 | 0,016 | -0,001 | 0,138 | 0,066 | ||||||
| (0,078) | (0,079) | (0,079) | (0,080) | (0,076) | (0,074) | |||||||
| Vivre dans région à haut taux d’infection | -0,035 | 0,051 | 0,051 | -0,058 | 0,006 | 0,095 | ||||||
| (0,071) | (0,072) | (0,072) | (0,073) | (0,069) | (0,068) | |||||||
| Orientation politique | -0,034* | -0,009 | -0,013 | -0,006 | 0,025 | 0,005 | ||||||
| (0,015) | (0,015) | (0,015) | (0,015) | (0,014) | (0,014) | |||||||
| Revenu | 0,025* | 0,026* | 0,021 | 0,024* | -0,006 | 0,019 | ||||||
| (0,011) | (0,011) | (0,011) | (0,012) | (0,011) | (0,011) | |||||||
| Éducation | -0,003 | 0,010 | 0,014 | 0,018 | 0,009 | 0,022 | ||||||
| (0,014) | (0,014) | (0,014) | (0,014) | (0,014) | (0,013) | |||||||
| Constante | 0,0002 | -0,250 | -0,0003 | -0,063 | -0,0002 | -0,243 | 0,0001 | -0,226 | -0,002 | -0,515*** | -0,000 | -0,236 |
| (0,029) | (0,132) | (0,030) | (0,134) | (0,030) | (0,134) | (0,029) | (0,136) | (0,029) | (0,128) | (0,028) | (0,126) | |
| Observations | 1 152 | 1 025 | 1 123 | 1 002 | 1 126 | 1 000 | 1 151 | 1 024 | 1 125 | 1 003 | 1 154 | 1 027 |
| R2 | 0,012 | 0,036 | 0,017 | 0,032 | 0,012 | 0,025 | 0,007 | 0,020 | 0,073 | 0,111 | 0,097 | 0,124 |
| R2 ajusté | 0,010 | 0,026 | 0,014 | 0,021 | 0,009 | 0,014 | 0,004 | 0,009 | 0,071 | 0,101 | 0,094 | 0,115 |
| Erreur type résiduelle | 0,995 | 0,983 | 0,993 | 0,992 | 0,995 | 0,992 | 0,998 | 1,014 | 0,964 | 0,944 | 0,952 | 0,940 |
| F Statistic | 4,708** | 3,460*** | 6,425*** | 2,964*** | 4,511** | 2,273** | 2,693* | 1,889* | 29,512*** | 11,218*** | 41,065*** | 13,074*** |
Régressions par MCO avec PP et DPR comme variables explicatives.
Régressions logistiques ordonnées avec PP comme variable explicative (sans DPR).
| Mains | Visage | Toux | Distance | Masque | Confinement | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (1e) | (1f) | (2e) | (2f) | (3e) | (3f) | (4e) | (4f) | (5e) | (5f) | (6e) | (6f) | |
| PP | 0,224*** | 0,191** | 0,219*** | 0,191** | 0,184** | 0,188** | 0,288** | 0,292** | 0,428*** | 0,346*** | 0,448*** | 0,439*** |
| (0,058) | (0,063) | (0,056) | (0,061) | (0,057) | (0,062) | (0,091) | (0,099) | (0,059) | (0,065) | (0,056) | (0,061) | |
| Âge | 0,014*** | 0,002 | 0,007 | 0,010 | 0,020*** | 0,008* | ||||||
| (0,004) | (0,004) | (0,004) | (0,006) | (0,004) | (0,004) | |||||||
| Genre | -0,118 | -0,395** | -0,035 | -0,099 | -0,517*** | -0,583*** | ||||||
| (0,125) | (0,121) | (0,122) | (0,200) | (0,128) | (0,121) | |||||||
| Personne vulnérable | -0,091 | 0,237 | -0,132 | 0,046 | 0,462** | 0,278 | ||||||
| (0,153) | (0,146) | (0,145) | (0,247) | (0,160) | (0,147) | |||||||
| Vivre avec personne vulnérable | 0,207 | 0,083 | 0,021 | 0,040 | 0,308 | 0,139 | ||||||
| (0,161) | (0,151) | (0,152) | (0,257) | (0,164) | (0,148) | |||||||
| Vivre dans région à haut taux d’infection | -0,054 | 0,103 | 0,085 | -0,183 | 0,043 | 0,175 | ||||||
| (0,141) | (0,137) | (0,139) | (0,221) | (0,143) | (0,135) | |||||||
| Orientation politique | -0,055 | -0,012 | -0,018 | -0,055 | 0,047 | 0,001 | ||||||
| (0,030) | (0,029) | (0,029) | (0,048) | (0,031) | (0,029) | |||||||
| Revenu | 0,045 | 0,047* | 0,039 | 0,096* | -0,020 | 0,030 | ||||||
| (0,024) | (0,022) | (0,023) | (0,048) | (0,022) | (0,021) | |||||||
| Éducation | -0,008 | 0,019 | 0,035 | 0,055 | 0,004 | 0,032 | ||||||
| (0,028) | (0,027) | (0,027) | (0,047) | (0,028) | (0,026) | |||||||
| Observations | 1 152 | 1 025 | 1 123 | 1 002 | 1 126 | 1 000 | 1 151 | 1 024 | 1 125 | 1 003 | 1 154 | 1 027 |
| Log Likelihood | -1 064,502 | -932,396 | -1 175,330 | -1 038,620 | -1 165,317 | -1 031,757 | -490,668 | -432,635 | -1 085,518 | -934,032 | -1 217,400 | -1 067,221 |
Régressions logistiques ordonnées avec PP comme variable explicative (sans DPR).
Régressions logistiques ordonnées avec PP et DPR comme variables explicatives.
| Mains | Visage | Toux | Distance | Masque | Confinement | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (1g) | (1h) | (2g) | (2h) | (3g) | (3h) | (4g) | (4h) | (5g) | (5h) | (6g) | (6h) | |
| PP | 0,215*** | 0,190** | 0,200*** | 0,172** | 0,191** | 0,187** | 0,278** | 0,274** | 0,339*** | 0,282*** | 0,345*** | 0,355*** |
| (0,060) | (0,065) | (0,058) | (0,062) | (0,059) | (0,064) | (0,094) | (0,102) | (0,062) | (0,067) | (0,058) | (0,063) | |
| DPR générale | -0,046 | -0,008 | 0,079 | 0,038 | 0,129 | 0,125 | 0,095 | 0,046 | -0,133 | -0,127 | -0,196** | -0,241** |
| (0,070) | (0,076) | (0,069) | (0,074) | (0,069) | (0,075) | (0,114) | (0,123) | (0,070) | (0,077) | (0,068) | (0,075) | |
| DPR santé | 0,006 | 0,001 | -0,163* | -0,126 | -0,096 | -0,113 | -0,124 | -0,114 | -0,259*** | -0,189* | -0,276*** | -0,208** |
| (0,070) | (0,075) | (0,068) | (0,072) | (0,070) | (0,074) | (0,110) | (0,114) | (0,070) | (0,075) | (0,069) | (0,073) | |
| Âge | 0,014*** | 0,001 | 0,007 | 0,010 | 0,018*** | 0,005 | ||||||
| (0,004) | (0,004) | (0,004) | (0,006) | (0,004) | (0,004) | |||||||
| Genre | -0,117 | -0,374** | -0,029 | -0,081 | -0,456*** | -0,507*** | ||||||
| (0,126) | (0,122) | (0,123) | (0,202) | (0,130) | (0,122) | |||||||
| Personne vulnérable | -0,092 | 0,229 | -0,125 | 0,041 | 0,429** | 0,218 | ||||||
| (0,154) | (0,146) | (0,146) | (0,247) | (0,161) | (0,148) | |||||||
| Vivre avec personne vulnérable | 0,206 | 0,078 | 0,028 | 0,045 | 0,307 | 0,124 | ||||||
| (0,161) | (0,151) | (0,152) | (0,257) | (0,165) | (0,149) | |||||||
| Vivre dans région à haut taux d’infection | -0,054 | 0,113 | 0,093 | -0,181 | 0,061 | 0,207 | ||||||
| (0,141) | (0,137) | (0,139) | (0,221) | (0,144) | (0,136) | |||||||
| Orientation politique | -0,055 | -0,014 | -0,021 | -0,057 | 0,050 | 0,007 | ||||||
| (0,030) | (0,029) | (0,029) | (0,048) | (0,031) | (0,029) | |||||||
| Revenu | 0,046 | 0,047* | 0,037 | 0,097* | -0,016 | 0,037 | ||||||
| (0,024) | (0,022) | (0,023) | (0,048) | (0,022) | (0,021) | |||||||
| Éducation | -0,007 | 0,018 | 0,030 | 0,053 | 0,011 | 0,047 | ||||||
| (0,028) | (0,027) | (0,027) | (0,048) | (0,028) | (0,027) | |||||||
| Observations | 1 152 | 1 025 | 1 123 | 1 002 | 1 126 | 1 000 | 1 151 | 1 024 | 1 125 | 1 003 | 1 154 | 1 027 |
| Log Likelihood | -1 064,239 | -932,390 | -1 172,480 | -1 037,030 | -1 163,456 | -1 030,044 | -489,996 | -432,120 | -1 069,010 | -925,460 | -1 192,231 | -1 048,643 |
Régressions logistiques ordonnées avec PP et DPR comme variables explicatives.
Références
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- 18Blayac T, Dubois D, Duchêne S, Nguyen-Van P, Rafaï I, Ventelou B, et al. Les attendus d’une approche d’économie comportementale pour les décisions individuelles face à la pandémie de COVID-19 : succès et déceptions. Médecine/Sciences. 2022;38(6-7):594-99.
- 19Blayac T, Dubois D, Duchêne S, Nguyen-Van P, Ventelou B, Willinger M. Population Preferences for Inclusive COVID-19 Policy Responses. The Lancet Public Health. 2021;6(1):e9.
- 20Blayac T, Dubois D, Duchêne S, Nguyen-Van P, Ventelou B, Willinger M. What Drives the Acceptability of Restrictive Health Policies: An Experimental Assessment of Individual Preferences for Anti-COVID-19 Strategies. Economic Modelling. 2022;116:106047.
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- 24Sjöberg L. Precautionary Attitudes and the Acceptance of a Local Nuclear Waste Repository. Safety Science. 2009;47(4):542-6.
- 25Sunstein CR. Laws of Fear: Beyond the Precautionary Principle. The Seeley Lectures. Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press; 2005. 248 p.
- 26Resnik DB. Is the Precautionary Principle Unscientific? Studies in History and Philosophy of Science Part C: Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences. 2003;34(2):329-44.
Mots-clés éditeurs : Principe de précaution, COVID-19, Comportement individuel, Risque, Mesures sanitaires, Principe de précaution, COVID-19, Comportement individuel, Risque, Mesures sanitaires, Principe de précaution, COVID-19, Comportement individuel, Risque, Mesures sanitaires
Date de mise en ligne : 12/11/2024
https://doi.org/10.3917/spub.245.0037Notes
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[1]
Par exemple, Peterson [7] (p. 306) note que le principe de précaution pourrait être réduit à un « ensemble d’intuitions vaguement liées à l’aversion au risque, aux charges de preuve, aux dommages irréversibles et aux obligations normatives ». Voir Gollier et al. [17] pour une tentative de connexion entre principe de précaution, risque et prudence.
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[2]
Tous les chercheurs ne considèrent pas le principe de précaution comme une règle de décision solide, voir Munthe [15] pour des revues.
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[3]
D’autres études ont utilisé le même échantillon pour répondre à d’autres questions de recherche. Un aperçu général du projet est proposé par Blayac et al. [18]. Par exemple, Blayac et al. [19-20] ont conçu une expérience de choix discret pour étudier les préférences en matière de mesures sanitaires, Blayac et al. [21] ont testé l’efficacité d’un nudge pour renforcer le respect (anticipé) d’un hypothétique futur confinement ; Rafaï et al. et Wen et al. [1, 22] ont étudié les rôles respectifs des préférences économiques et de la pleine conscience dans le respect des mesures sanitaires. Wang et al. [23] ont étudié la relation entre l’âge et les préférences.
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[4]
Les données et les codes statistiques sont disponibles ici : https://osf.io/6mkrq/
