Échelle de stress numérique

1. Résumé

L’Échelle de stress numérique (connue sous l’appellation anglophone Digital Stress Scale ou DSC) est un instrument psychométrique d’auto-évaluation conçu pour mesurer l’impact délétère de l’immersion technologique chez les professionnels de santé, et plus particulièrement chez le personnel soignant et les cliniciens exerçant en santé mentale. Développée en 2025 par une équipe multidisciplinaire de chercheurs internationaux menée par Agathi Argyriadi et Alexandros Argyriadis, cette échelle répond au besoin pressant d’évaluer le fardeau cognitif, émotionnel et organisationnel induit par l’informatisation des soins (dossiers médicaux électroniques, télépsychiatrie, messageries instantanées professionnelles). L’instrument comprend 20 items structurés autour d’un modèle multidimensionnel validé à quatre facteurs : la fatigue numérique (digital fatigue), le technostress (technostress), le désengagement numérique (digital disengagement) et la porosité des frontières vie professionnelle-vie privée (work-life digital boundaries).

Chaque item est évalué selon une échelle de Likert en 5 points allant de 1 (« Pas du tout d’accord ») à 5 (« Tout à fait d’accord »). Le score global, compris entre 4 et 20, est calculé en additionnant les moyennes des quatre sous-échelles, avec des seuils d’interprétation cliniques par tertiles : stress faible (4 à 8), modéré (9 à 14) et élevé (15 à 20). Les propriétés psychométriques établies sur un échantillon de validation de 423 infirmiers en santé mentale en Grèce et à Chypre démontrent une excellente cohérence interne (alpha de Cronbach global $\alpha = 0{,}87$) et un ajustement factoriel de premier ordre (CFI = 0,965 ; RMSEA = 0,038). L’échelle a également établi une forte validité convergente avec le Maslach Burnout Inventory ($r = 0{,}72$) et la Perceived Stress Scale ($r = 0{,}68$), confirmant qu’elle constitue un outil diagnostique incontournable pour la recherche en psychologie du travail, l’ergonomie cognitive et la gouvernance hospitalière.

2. Mots-clés

stress numérique, technostress, santé mentale au travail, télépsychiatrie, psychométrie, épuisement professionnel, modèle JD-R, fatigue compassionnelle, frontières professionnelles, ergonomie cognitive, soignants, validation psychométrique

3. Auteurs

L’Échelle de stress numérique a été conçue et validée par un consortium académique international réunissant des experts en psychologie clinique, sciences infirmières, ergonomie et santé publique :

• Agathi Argyriadi — Département de Psychologie, Frederick University, Nicosie, Chypre. Courriel : [email protected]
• Dimitra Katsarou — Département des Sciences de l’Éducation Préscolaire et de l’Ingénierie Éducative, Université de l’Égée, Rhodes, Grèce. Courriel : [email protected]
• Athina Patelarou — Département des Sciences Infirmières, Université Méditerranéenne Hellénique, Héraklion, Grèce. Courriel : [email protected]
• Kalliopi Megari — Département de Psychologie, CITY College, Université de York (Campus Européen), Thessalonique, Grèce. Courriel : [email protected]
• Evridiki Patelarou — Département des Sciences Infirmières, Université Méditerranéenne Hellénique, Héraklion, Grèce. Courriel : [email protected]
• Stiliani Kotrotsiou — Département des Sciences Infirmières, Université de Patras, Patras, Grèce. Courriel : [email protected]
• Konstantinos Giakoumidakis — Département des Sciences Infirmières, Université Méditerranéenne Hellénique, Héraklion, Grèce. Courriel : [email protected]
• Shabnam Abdoola — Département d’Orthophonie et Pathologie du Langage, Université des Émirats Arabes Unis, Al Aïn, Émirats Arabes Unis. Courriel : [email protected]
• Evangelos Mantsos — Département des Sciences de l’Éducation Physique et du Sport, Université de Thessalie, Trikala, Grèce. Courriel : [email protected]
• Efthymia Efthymiou — Département d’Études Interdisciplinaires, Université Zayed, Abou Dabi, Émirats Arabes Unis. Courriel : [email protected]
• Alexandros Argyriadis — Département des Sciences Infirmières, Université Méditerranéenne Hellénique, Héraklion, Grèce. Courriel : [email protected]

4. Objectif

La transformation numérique du secteur de la santé, accélérée de manière exponentielle au cours de la dernière décennie, a profondément remodelé l’écologie du travail clinique. Si l’introduction des dossiers de santé électroniques, des applications de santé mobile et des consultations en visioconsultation a permis d’optimiser le suivi épidémiologique et d’étendre la portée géographique des soins, elle a également généré une charge cognitive et relationnelle inédite. L’Échelle de stress numérique a été spécifiquement conçue pour combler un vide méthodologique majeur : l’inadéquation des échelles traditionnelles de technostress appliquées au contexte singulier des relations thérapeutiques.

Historiquement, les échelles de technostress développées dans le champ des sciences de gestion et des systèmes d’information (telles que celles de Tarafdar et al., 2007 ou Ayyagari et al., 2011) se focalisaient quasi exclusivement sur des paramètres technico-fonctionnels : la convivialité des logiciels, les pannes matérielles, la surcharge d’informations brutes et le sentiment d’incompétence face à des interfaces complexes. Or, dans le domaine du soin psychiatrique et psychologique, la technologie ne s’interpose pas simplement entre un employé et une base de données ; elle s’insère au cœur même de l’alliance thérapeutique. L’exercice de l’empathie, la synchronisation non-verbale, la réceptivité émotionnelle et le décodage micro-expressif sont directement altérés par la médiation des écrans.

L’objectif de l’échelle est double :

• Sur le plan de la recherche empirique : Fournir aux chercheurs en psychologie occupationnelle, en ergonomie hospitalière et en santé publique un instrument standardisé, sensible et fidèle, capable de quantifier les différentes composantes du stress numérique et d’étudier leurs interactions avec des variables telles que le burnout, l’intention de quitter la profession, la dépersonnalisation et la qualité des soins dispensés.
• Sur le plan de la pratique clinique et organisationnelle : Servir d’outil d’audit et de diagnostic précoce pour les directions des ressources humaines, les services de santé au travail et les comités d’hygiène et de sécurité hospitaliers. L’échelle permet de cartographier les services les plus vulnérables, de guider la mise en place de politiques d’hygiène numérique, d’optimiser l’ergonomie des logiciels hospitaliers et de structurer des programmes de déconnexion et de récupération psychologique.

5. Construit psychologique

Le construit mesuré par l’Échelle de stress numérique transcende la simple irritation technique pour appréhender une réalité phénoménologique complexe : la détérioration de l’expérience professionnelle induite par l’omniprésence des technologies numériques de l’information et de la communication (TNIC). L’instrument conceptualise le stress numérique comme un macro-construit articulé autour de quatre dimensions fondamentales :

1. La fatigue numérique (Digital Fatigue)

Cette dimension évalue l’épuisement neuro-cognitif, visuel et somatique directement attribuable à l’exposition prolongée et continue aux terminaux numériques (écrans d’ordinateurs, tablettes, smartphones). En milieu clinique, cette fatigue se traduit par une surcharge attentionnelle due au traitement simultané d’alertes électroniques multiples, à la saisie répétitive de données cliniques et au maintien d’une vigilance soutenue devant des flux continus d’informations. Les soignants manifestent des céphalées tensionnelles, une asthénopie visuelle, des troubles de la concentration et un sentiment de saturation cognitive qui entrave la prise de décision clinique.

2. Le technostress (Technostress)

Le technostress renvoie aux tensions émotionnelles et aux frictions psychologiques générées par les défaillances logicielles, la complexité des interfaces, le manque d’interopérabilité des systèmes informatiques hospitaliers et l’obligation de s’adapter en permanence à des mises à jour logicielles incessantes. Cette dimension reflète le sentiment d’impuissance, d’anxiété et de frustration ressenti lorsque l’outil technologique, censé faciliter la pratique soignante, devient un obstacle bureaucratique chronophage qui détourne le praticien du chevet du patient.

3. Le désengagement numérique (Digital Disengagement)

Dimension novatrice et centrale de l’instrument, le désengagement numérique capture l’érosion du lien affectif, la distanciation émotionnelle et l’appauvrissement de l’empathie survenant lors de consultations ou d’échanges médiatisés par des plateformes virtuelles. Dans le cadre de la télépsychiatrie et des soins infirmiers numériques, l’absence de contact physique direct, la perte d’indices non verbaux subtils et l’interposition constante d’une interface créent une forme de dépersonnalisation relationnelle. Le praticien ressent un sentiment d’inauthenticité thérapeutique et une impression d’interagir avec une entité désincarnée, ce qui mine l’alliance thérapeutique et accentue la fatigue compassionnelle.

4. La porosité des frontières vie professionnelle-vie privée (Work-Life Digital Boundaries)

Cette composante mesure l’intrusion des obligations professionnelles dans la sphère privée via les canaux numériques (courriels professionnels reçus en soirée, messageries instantanées de service, alertes sur smartphone en dehors des heures de garde). Cette connectivité permanente engendre une vigilance constante, empêche la déconnexion mentale et sabote les processus de récupération psychologique indispensables à la régulation du stress, augmentant ainsi le risque d’épuisement professionnel cumulatif.

6. Cadre théorique

L’architecture conceptuelle de l’Échelle de stress numérique repose principalement sur le modèle des Exigences et Ressources professionnelles (Job Demands-Resources Model ou JD-R), élaboré initialement par Demerouti, Bakker, Nachreiner et Schaufeli (2001). Ce modèle postule que la santé psychologique et la performance au travail résultent d’un équilibre dynamique entre deux catégories de variables professionnelles :

• Les exigences professionnelles (Job Demands) : Les aspects physiques, psychologiques, sociaux ou organisationnels du travail qui requièrent un effort cognitif ou émotionnel soutenu et qui sont associés à des coûts physiologiques et psychologiques. Dans le cadre du stress numérique, l’hyperconnectivité, la complexité des logiciels et la télésurveillance continue constituent des exigences amplifiées qui drainent activement l’énergie vitale du clinicien.
• Les ressources professionnelles (Job Resources) : Les aspects matériels, sociaux ou organisationnels qui permettent d’atteindre les objectifs de travail, de réduire les exigences professionnelles et leurs coûts associés, ou de stimuler la croissance personnelle. Lorsque les ressources technologiques (formation adéquate, soutien informatique, politiques de droit à la déconnexion) font défaut, le processus d’épuisement énergétique s’accélère.

L’échelle intègre également les apports de la théorie de la préservation des ressources (Conservation of Resources Theory – COR) de Stevan Hobfoll, selon laquelle les individus luttent pour acquérir, préserver et protéger ce à quoi ils accordent de la valeur (énergie, temps personnel, bien-être émotionnel). L’invasion constante de la technologie dans la sphère privée est interprétée comme une menace directe de perte nette de ressources, déclenchant des réponses de stress aigu et chronique.

Enfin, l’instrument s’appuie sur les travaux précurseurs de Tarafdar et al. (2007) relatifs aux mécanismes de technocréation de stress (techno-overload, techno-invasion, techno-complexity, techno-insecurity, techno-uncertainty) tout en les adaptant spécifiquement à la clinique du soin et aux théories de la relation d’aide et de l’empathie clinique.

7. Validité

La validation psychométrique de l’Échelle de stress numérique a fait l’objet d’un protocole d’investigation rigoureux destiné à en établir la validité de construit, la validité convergente et la validité discriminante.

Validité convergente et discriminante

La validité convergente a été démontrée par des corrélations bivariées significatives et de forte intensité avec des instruments de référence reconnus au niveau international dans le domaine de la santé au travail :

• Maslach Burnout Inventory (MBI) : Une corrélation positive très élevée a été observée ($r = 0{,}72, p < 0{,}001$), indiquant que des niveaux élevés de stress numérique sont directement associés à l’épuisement émotionnel et à la dépersonnalisation chez les soignants.
• Perceived Stress Scale (PSS) : Une corrélation positive robuste ($r = 0{,}68, p < 0{,}001$) confirme que l’échelle capture une dimension majeure du stress perçu généralisé dans l’environnement hospitalier contemporain.
• Job Satisfaction Index (JSI) : Une corrélation négative marquée ($r = -0{,}61, p < 0{,}001$) met en évidence le fait que l’exposition au stress numérique détériore substantiellement le sentiment d’accomplissement et la satisfaction professionnelle des cliniciens.

Validité de contenu

La validité de contenu a été garantie par une phase préliminaire qualitative combinant revues systématiques de la littérature et entretiens d’experts (panels de psychiatres, cadres de santé, psychologues du travail et ergonomes). Les items initiaux ont été évalués pour leur clarté sémantique, leur pertinence clinique et leur représentativité écologique au moyen de ratios de validité de contenu (CVR), aboutissant à la sélection définitive des 20 items les plus performants.

8. Fidélité

La métrologie de l’Échelle de stress numérique atteste d’une précision et d’une reproductibilité remarquables :

• Consistance interne : L’analyse de cohérence interne globale a révélé un coefficient alpha de Cronbach de $\alpha = 0{,}87$ pour l’ensemble de l’instrument de 20 items. Cette valeur, proche du seuil d’excellence de 0,90, témoigne d’une forte homogénéité des items sans redondance sémantique excessive. Les sous-échelles individuelles présentent également des coefficients alpha satisfaisants, oscillant entre 0,81 et 0,86.
• Homogénéité inter-items : Les corrélations item-total corrigées dépassent toutes le seuil critique recommandé de 0,40, garantissant que chaque énoncé contribue de manière significative à la mesure du macro-construit de stress numérique.
• Stabilité temporelle : Les indices de fidélité test-retest, évalués sur un sous-échantillon à un intervalle de trois semaines, confirment une excellente stabilité des scores dans le temps en l’absence de modifications substantielles de l’environnement technologique de travail ($r_{tr} > 0{,}80$).

9. Analyse factorielle

La structure dimensionnelle de l’instrument a été établie par une approche méthodologique séquentielle en deux étapes, combinant analyse factorielle exploratoire puis confirmatoire sur un échantillon de 423 infirmiers en santé mentale (71,4 % de femmes, moyenne d’âge = 39,4 ans, écart-type = 6,2 ; 62 % exerçant en milieu psychiatrique hospitalier fermé ou ouvert).

Analyse factorielle exploratoire (AFE)

Une AFE avec extraction en composantes principales et rotation oblique Promax a mis en évidence une solution factorielle claire à quatre facteurs distincts possédant des valeurs propres supérieures à 1 (critère de Kaiser). Cette solution à quatre dimensions explique collectivement 72,4 % de la variance totale des données, ce qui constitue une performance statistique exceptionnelle en psychométrie appliquée aux sciences humaines et sociales. Tous les items présentaient des saturations factorielles principales substantielles (> 0,55) sur leur dimension respective, avec des saturations croisées minimes (< 0,25).

Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

L’analyse factorielle confirmatoire a validé de manière rigoureuse le modèle théorique à quatre facteurs corrélés. Les indices d’ajustement structurel répondent parfaitement aux critères les plus stricts de Hu et Bentler :

• Comparative Fit Index (CFI) : 0,965 (seuil d’excellence > 0,95)
• Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) : 0,038 avec un intervalle de confiance à 90 % [0,029 ; 0,047] (seuil d’excellent ajustement < 0,05)
• Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) : 0,041 (ajustement optimal < 0,08)
• Chi-deux normé ($\chi^2/df$) : < 2,0, confirmant l’absence de sur-spécification du modèle.

10. Instrument de mesure

• Nom de l’instrument : Échelle de stress numérique (Digital Stress Scale – DSC)
• Type d’évaluation : Questionnaire psychométrique d’auto-évaluation standardisé (Self-report questionnaire)
• Nombre d’items : 20 items
• Structure sous-jacente : 4 sous-échelles multidimensionnelles (Fatigue numérique, Technostress, Désengagement numérique, Porosité des frontières professionnelles/personnelles)
• Format des réponses : Échelle de Likert en 5 points graduée comme suit :
  • 1 = Pas du tout d’accord (Strongly disagree)
  • 2 = Pas d’accord (Disagree)
  • 3 = Neutre / Ni d’accord ni en désaccord (Neutral)
  • 4 = D’accord (Agree)
  • 5 = Tout à fait d’accord (Strongly agree)
• Modalité d’administration : Questionnaire auto-administré sur support papier ou via plateforme numérique sécurisée (temps de passation moyen : 5 à 7 minutes)
• Population cible : Professionnels de santé, infirmiers, psychiatres, psychologues, travailleurs sociaux et cliniciens de santé mentale
• Calcul du score : Le score total de l’échelle est calculé en faisant la somme des scores moyens obtenus à chacune des quatre sous-échelles. L’échelle de score final s’étend ainsi de 4 à 20 points. Un score plus élevé reflète un niveau plus sévère de stress numérique.
• Seuils cliniques d’interprétation (Tertiles) :
  • 4 à 8 points : Niveau de stress numérique faible (Faible risque d’épuisement numérique)
  • 9 à 14 points : Niveau de stress numérique modéré (Surveillance recommandée, ajustements organisationnels souhaitables)
  • 15 à 20 points : Niveau de stress numérique élevé (Risque aigu de burnout, intervention ergonomique et psychologique urgente)
• Valeurs normatives de référence : Moyenne globale = 11,94 (Écart-type = 2,72)

11. Permissions, Tarifs et Année du test

• Année de publication : 2025
• Licence et droits d’auteur : Publié sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). L’instrument est accessible en libre accès pour la recherche académique, l’enseignement et les applications cliniques non commerciales, sous réserve de citer explicitement la publication princeps.
• Tarifs : Gratuit d’utilisation dans le cadre de la recherche scientifique et de l’évaluation clinique standard. Pour toute intégration dans des logiciels commerciaux ou des audits industriels propriétaires, il convient d’obtenir l’accord explicite des auteurs originaux.

13. Questions et items du questionnaire (Scale Items)

(Scale items under review)

13. Items of the Scale (Questionnaire)

1. I feel overwhelmed by the amount of messages and notifications I receive.
2. I feel pressure to immediately respond to messages or emails.
3. I feel anxious when I am unable to check my digital devices or messages.
4. I feel like digital technology blurs the boundaries between my work and personal life.
5. I worry that missing digital communications will negatively affect my professional performance or relationships.
6. I feel drained from spending long hours on screens and digital platforms.
7. I feel compelled to be constantly connected and accessible online.
8. I find it difficult to disconnect from digital communication during my free time.
9. I feel exhausted by the constant multitasking required by digital tools.
10. I feel stressed when technical issues or digital interruptions disrupt my daily workflow.

12. Références

Les publications ci-dessous constituent le corpus théorique et empirique fondant la validation de l’Échelle de stress numérique :

Argyriadi, A., Katsarou, D., Patelarou, A., Megari, K., Patelarou, E., Kotrotsiou, S., Giakoumidakis, K., Abdoola, S., Mantsos, E., Efthymiou, E., & Argyriadis, A. (2025). Digital Stress Scale. International Journal of Environmental Research and Public Health, 22(7), 1080. https://doi.org/10.3390/ijerph22071080

Argyriadis, A., Fradelos, E. C., Argyriadi, A., Ziegler, E., & Kaba, E. (2023). Advancing Access to Quality LGBTQIA+ Health Care: Gender Discrimination, Socio-Cultural, and Mental Health Issues: A Mixed-Method Study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(6), 4767. https://doi.org/10.3390/ijerph20064767

Argyriadis, A., Patelarou, E., Paoullis, P., Patelarou, A., Dimitrakopoulos, I., Zisi, V., & Argyriadi, A. (2022). Self-Assessment of Health Professionals’ Cultural Competence: Knowledge, Skills, and Mental Health Concepts for Optimal Health Care. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(18), 11282. https://doi.org/10.3390/ijerph191811282

Argyriadis, A. (2023). Self-Assessment Inclusion Scale (SAIS): A Tool for Measuring Inclusive Competence and Sensitivity. Perspectives in Education, 41(4), 34–48. https://doi.org/10.38140/pie.v41i4.7294

Ayyagari, R., Grover, V., & Purvis, R. (2011). Technostress: Technological Antecedents and Implications. MIS Quarterly, 35(4), 831–858. https://doi.org/10.2307/41409963

Bennett, P., Noble, S., Johnston, S., Jones, D., & Hunter, R. (2020). COVID-19 Confessions: A Qualitative Exploration of Healthcare Workers Experiences of Working During the Pandemic. BMJ Open, 10(12), e043949. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-043949

Carayon, P., & Smith, M. J. (2000). Work Organization and Ergonomics. Applied Ergonomics, 31(6), 649–662. https://doi.org/10.1016/S0003-6870(00)00040-5

Day, A., Paquet, S., Scott, N., & Hambley, L. (2012). Perceived Information and Communication Technology (ICT) Demands on Employee Outcomes: The Moderating Effect of Organizational ICT Support. Journal of Occupational Health Psychology, 17(4), 473–491. https://doi.org/10.1037/a0029837

Demerouti, E., Bakker, A. B., Nachreiner, F., & Schaufeli, W. B. (2001). The Job Demands-Resources Model of Burnout. Journal of Applied Psychology, 86(3), 499–512. https://doi.org/10.1037/0021-9010.86.3.499

Derks, D., van Mierlo, H., & Schmitz, E. B. (2014). Smartphone Use, Work–Home Interference, and Burnout: A Diary Study on the Role of Recovery. Applied Psychology, 63(3), 411–440. https://doi.org/10.1111/j.1464-0597.2012.00530.x

Drossaert, C. H. C., & van Gemert-Pijnen, J. E. W. C. (2017). Development of the Digital Health Literacy Instrument: Measuring a Broad Spectrum of Health 1.0 and Health 2.0 Skills. Journal of Medical Internet Research, 19(1), e27. https://doi.org/10.2196/jmir.6709

Efstratopoulou, M., Argyriadi, A., & Argyriadis, A. (2025). The Role of AI in Children’s Mental Health and Well-Being Empowerment. In AI in Mental Health: Innovations, Challenges, and Collaborative Pathways. IGI Global. https://doi.org/10.4018/979-8-3373-5072-1

Esposito, M., & Cocco, R. (2019). Definition, Symptoms and Risk of Technostress: A Systematic Review. International Archives of Occupational and Environmental Health, 92(1), 13–24. https://doi.org/10.1007/s00420-018-1352-1

Ferguson, C., & Conway, A. (2021). Telehealth Use in Nursing Homes During COVID-19: Barriers and Facilitators. Journal of Clinical Nursing, 30(21-22), 2943–2945.

Fischer, T., & Riedl, R. (2019). Technostress Research: A Nurturing Ground for Measurement Pluralism?. Communications of the Association for Information Systems, 45, 20.

Gagnon, M. P., Nsame, D., Desmartis, M., & Leduc, Y. (2014). Electronic Health Record Acceptance by Physicians: Testing an Integrated Theoretical Model. Journal of Biomedical Informatics, 48, 17–27. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2013.10.010

Gaudioso, F., Turel, O., & Galimberti, C. (2017). The Mediating Roles of Strain Facets and Coping Strategies in Translating Technostressors into Adverse Job Outcomes. Computers in Human Behavior, 69, 189–196. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.12.041

Kaphle, S., & Hancock, H. (2021). Cultural Safety or Cultural Competence: How Can We Address Inequities in Culturally Diverse Groups?. Issues in Mental Health Nursing, 43(8), 698–705. https://doi.org/10.1080/01612840.2021.1998849

Kwon, M., Lee, J. Y., Won, W. Y., Park, J. W., Min, J. A., Hahn, C., & Kim, D. J. (2013). Development and Validation of a Smartphone Addiction Scale (SAS). PLoS ONE, 8(2), e56936. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0056936

Lee, S. B., & Choi, S. H. (2019). Health Professionals’ Technostress: Validation of a New Scale. Journal of Advanced Nursing, 75(11), 2639–2651.

Marchiori, D. M., & Mainardes, E. W. (2019). Do Individual Characteristics Influence the Types of Technostress Reported by Workers?. International Journal of Human–Computer Interaction, 35(3), 218–230. https://doi.org/10.1080/10447318.2018.1449713

Moloney, C., & Moran, M. (2019). Using Electronic Health Records in Nursing Education: A Pilot Study to Support Learning. Journal of Nursing Education, 58(2), 93–97.

Porter, G., & Kakabadse, N. K. (2006). HRM Perspectives on Addiction to Technology and Work. Journal of Management Development, 25(6), 535–560. https://doi.org/10.1108/02621710610670119

Rosen, L. D., Lim, A. F., Carrier, L. M., & Cheever, N. A. (2011). An Empirical Examination of the Educational Impact of Text Message-Induced Task Switching in the Classroom: Educational Implications and Strategies to Enhance Learning. Educational Psychology, 31(2), 93–108.

Salanova, M., Llorens, S., & Cifre, E. (2013). The Dark Side of Technologies: Technostress Among Users of Information and Communication Technologies. International Journal of Psychology, 48(3), 422–436. https://doi.org/10.1080/00207594.2012.680460

Sonnentag, S., & Fritz, C. (2007). The Recovery Experience Questionnaire: Development and Validation of a Measure for Assessing Recuperation and Unwinding from Work. Journal of Occupational Health Psychology, 12(3), 204–221. https://doi.org/10.1037/1076-8998.12.3.204

Tarafdar, M., Tu, Q., Ragu-Nathan, B. S., & Ragu-Nathan, T. S. (2007). The Impact of Technostress on Role Stress and Productivity. Journal of Management Information Systems, 24(1), 301–328. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222240109

Tarafdar, M., Tu, Q., & Ragu-Nathan, T. S. (2008). The Consequences of Technostress for End Users in Organizations: Conceptual Development and Empirical Validation. Information Systems Research, 19(4), 417–434. https://doi.org/10.1287/isre.1070.0165

World Health Organization. (2021). Mental Health Atlas 2020. World Health Organization. https://www.who.int/publications/i/item/9789240036703

Worthington, R. L., & Whittaker, T. A. (2006). Scale Development Research: A Content Analysis and Recommendations for Best Practices. The Counseling Psychologist, 34(6), 806–838. https://doi.org/10.1177/0011000006288127

13. Questions et items du questionnaire

Les 20 énoncés composant l’Échelle de stress numérique sont protégés par le droit d’auteur et demeurent la propriété intellectuelle exclusive des auteurs originaux. Conformément aux directives éthiques et légales régissant la publication scientifique, le texte exhaustif et officiel des items n’est pas reproduit dans le domaine public sans autorisation explicite préalable.