Le premier élément permettant de définir le sentiment de communauté est l’appartenance, c’est-à-dire le sentiment d’être intégré au groupe et de s’identifier aux membres (membership, McMillan & Chavis, 1986). Pour éprouver un sentiment de communauté scientifique, les doctorants doivent donc percevoir qu’ils font partie intégrante de la communauté scientifique (belongingness, White & Nonnamaker, 2008). Grâce à un processus de socialisation à la recherche, ils doivent notamment ressentir qu’ils adhèrent (relatedness), fièrement et pour longtemps, à la culture dominante de la communauté scientifique, que ce soit sur le plan des valeurs, des priorités, des besoins ou des objectifs (Boyd & Nowell, 2013 ; Holley, 2009). Sur le plan de la mesure, l’appartenance perçue à la communauté scientifique a été évaluée par Sverdlik et al. (2020) à l’aide d’une échelle autorapportée de six items (Perceived scholarly belongingness ; α = 0,89 ; 1 = pas du tout d’accord à 6 = tout à fait d’accord). Des exemples d’items (traduits en français par les auteures) sont : « J’ai l’impression d’être un membre de cette communauté scientifique. » et « Je partage des caractéristiques avec d›autres membres de cette communauté scientifique. ».

Le deuxième élément définissant le sentiment de communauté est l’influence, soit le sentiment d’être important, de faire une différence pour le groupe par son investissement personnel (influence, McMillan & Chavis, 1986). Ainsi, en contexte doctoral, les étudiants doivent croire qu’ils ont une certaine influence au sein de la communauté scientifique, grâce à leur participation et à leur implication dans divers contextes (Vekkaila et al., 2013). C’est notamment en s’engageant dans leurs sous-communautés scientifiques (par exemple, des groupes de recherche) que les doctorants peuvent trouver leur rôle unique au sein de ces sous-communautés et, plus largement, au sein de la communauté scientifique (McAlpine & Amundsen, 2009). Dans leur étude auprès de 669 doctorants, Pyhältö et Keskinen (2012) ont mesuré le sentiment d’implication relationnelle des doctorants dans leur communauté universitaire à l’aide de l’échelle Sense of Relational Agency in Their Scholarly Communities. Bien qu’aucun item ne soit rapporté, les auteurs décrivent le construit comme la perception que les doctorants ont de leur rôle en tant que membres importants de la communauté scientifique et, plus précisément, en tant qu’agents actifs dont les idées et les contributions sont importantes.

Le troisième élément nécessaire au sentiment de communauté est la satisfaction des besoins (integration and fulfillment of needs). En effet, selon McMillan et Chavis (1986), le sentiment de communauté sera accru si une personne perçoit que les membres de sa communauté peuvent répondre à ses besoins, grâce à leurs compétences. En ce sens, les doctorants bénéficient de plusieurs types d’activités de supervision, et ce, de la part de différents acteurs de la communauté scientifique (Cornér et al., 2017) qui peuvent combler les besoins de formation, de sécurité et de reconnaissance (Boyd & Nowell, 2013). Considérant le fait que les besoins des doctorants se rapportent plus spécifiquement au soutien offert pour mener à bien leur recherche et pour se développer sur le plan professionnel, Overall et al. (2011) ont développé une échelle mesurant la perception du soutien académique des doctorants. Cette échelle comporte 16 items (α = 0,94  ; 1 = fortement en désaccord, 4 = ni d’accord ni en désaccord, 7 = fortement d’accord) qui évaluent dans quelle mesure un superviseur se rend disponible, offre du soutien, fournit de la rétroaction, propose des conseils et contribue au succès professionnel du doctorant de façon générale. Comme elle est fondée sur la définition de la communauté scientifique proposée par White et Nonnamaker (2008), la satisfaction des besoins des doctorants irait toutefois au-delà du superviseur doctoral pour inclure également l’influence du contexte provenant du groupe de recherche, du département, de la discipline, etc.

Le dernier élément du sentiment de communauté selon McMillan et Chavis (1986) est la connexion émotionnelle (shared emotional connection), soit la perception des membres de passer du temps ensemble dans des lieux communs et de développer des liens d’amitié et une confiance mutuelle (Boyd & Nowell, 2013). Cette composante s’applique bien à une communauté de voisinage ou à d’autres formes de communautés proximales. Dans le contexte doctoral, ce concept a fait l’objet d’un développement de mesure par Terrell et al. (2009), auteurs d’une échelle de 17 items ayant pour but d’évaluer le niveau perçu de connexion des doctorants au corps étudiant et professoral de leur département universitaire (Doctoral Student’ Connectedness Scale, α = 0,87 ; 1 = pas du tout d’accord à 5 = tout à fait d’accord). Des exemples d’items (traduits en français par les auteures) sont : « Je me sens connecté aux autres doctorants. » et « Je sens que je peux faire confiance aux professeurs pendant que je travaille sur ma thèse. ». La connexion émotionnelle peut donc être évaluée dans une sous-communauté scientifique proximale comme le département. Il reste cependant à examiner si cette composante trouve sa place dans le sentiment de communauté scientifique, entité possiblement trop distante pour y développer des liens intimes signifiants (Terrell et al., 2009 ; Vallières et al., 2022).

En s’appuyant sur le contexte théorique tout juste exposé, l’objectif de la présente étude était de procéder au développement et à la validation empirique de l’Échelle du sentiment de communauté scientifique (ÉSCS) auprès d’un échantillon de doctorants.

Conformément à la structure en quatre composantes du sentiment de communauté, les items de l’ÉSCS ont été élaborés pour former quatre sous-échelles. Pour ce faire, les items des échelles disponibles (rapportées dans le contexte théorique) ont été consignés, traduits en français et adaptés au contexte de la communauté scientifique chez les doctorants. Pour traduire l’ensemble des items, la méthode double traduction (Vallerand, 1989) a été utilisée par deux traductrices, en anglais et en français. La première auteure de cet article a traduit les items de l’anglais au français. La deuxième traductrice, n’ayant pas eu accès aux échelles originales, a ensuite retraduit les items du français vers l’anglais. Les deux traductions ont ensuite été comparées afin de repérer s’il y avait des différences entre les items initiaux et ceux qui ont été rétrotraduits. Le cas échéant, des modifications ont été apportées pour assurer l’équivalence sémantique et conceptuelle des items traduits. De plus, les recommandations de DeVellis et Thorpe (2021) quant à la formulation des items ont été suivies, notamment afin de s’assurer que plusieurs items couvrent les contenus mesurés et que l’ensemble des items soit formulés à l’aide du pronom « je ». Tout comme pour l’échelle de Terrell et al. (2009), l’ÉSCS propose une échelle de Likert unipolaire en cinq points, soit 1 = pas du tout, 2 = légèrement, 3 = moyennement, 4 = largement et 5 = complètement. La consigne de départ de l’ÉSCS a été adaptée de Chavis et al. (2008), afin de cerner le sentiment de communauté spécifique au contexte scientifique : « À quel point chacune des affirmations suivantes représente-t-elle ce que vous ressentez à l’égard de la communauté scientifique ? ». Comme l’ont soulevé Pyhältö et Keskinen (2012), les doctorants peuvent interpréter de façon différente la définition de la communauté scientifique, allant du superviseur de thèse à la grande communauté scientifique. C’est pourquoi, sous la consigne, la définition suivante était fournie :

La communauté scientifique désigne, dans un sens large, l’ensemble des chercheurs, y compris les apprentis (doctorants), qui mènent des travaux de recherche scientifique. Dans ce qui suit, nous vous invitons donc à vous référer à l’ensemble des groupes scientifiques auxquels vous appartenez, p. ex. : votre comité de supervision de thèse, votre laboratoire ou groupe de recherche, votre cohorte de programme, les associations de recherche dans votre discipline, etc.

Suivant les recommandations de DeVellis et Thorpe (2021), cinq chercheuses détenant une expertise concernant l’aspect psychosocial de l’enseignement supérieur ont examiné tous les items afin de s’assurer que ceux-ci couvrent l’ensemble du construit en fonction des sous-concepts visés dans l’ÉSCS (validité de contenu). L’ÉSCS a ensuite été pilotée auprès de 10 doctorants issus de diverses disciplines et universités (entrevues dites cognitives par DeVellis et Thorpe, 2021). À titre de répondants potentiels de l’étude, ces participants ont offert de la rétroaction sur la façon dont ils interprétaient et comprenaient les items. Cela a permis d’apporter des modifications finales à quelques items qu’il fallait clarifier.

DeVellis et Thorpe (2021) suggèrent d’inclure dans le sondage d’autres échelles afin d’examiner la validité prédictive, qui se traduit par la capacité du nouvel instrument à prédire un construit différent, ainsi que la validité concourante, qui consiste en l’association entre le nouvel instrument et un autre instrument validé mesurant un construit similaire. Deux échelles validées en contexte québécois ont donc été ajoutées au sondage. Pour examiner la validité prédictive de l’ÉSCS, l’Échelle de santé psychologique au doctorat (8 items, ω = 0,91 ; Vincent et al., soumis) a été jointe au sondage étant donné qu’il s’agit d’une mesure de l’anxiété, de la dépression et du bien-être psychologique au doctorat. Des exemples d’items sont « Je me sens préoccupé, anxieux » (item inversé) et « Je me sens équilibré émotivement ». Puis, pour évaluer la validité concourante de l’ÉSCS, l’Échelle d’acceptation sociale (5 items, α =0 ,89  ; Richer & Vallerand, 1998) a été retenue, vu sa grande popularité pour examiner le sentiment d’appartenance à une communauté. La consigne « Dans mes relations avec d’autres chercheurs, y compris les doctorants, je me sens… » précédait les cinq termes suivants : « appuyé », « estimé », « en confiance », « écouté » et « compris ».

DeVellis et Thorpe (2021) suggèrent aussi d’examiner la stabilité des réponses des participants en examinant la fidélité test-retest de l’instrument. Ces mêmes auteurs recommandent d’examiner la stabilité temporelle de la structure de l’instrument selon une caractéristique des participants susceptible de procurer une compréhension différente du construit mesuré. Ainsi, les participants ont rempli deux fois le questionnaire, à trois semaines d’intervalle. De plus, une question a été ajoutée pour mesurer le degré d’avancement au doctorat, une variable qui pourrait non seulement influencer le sentiment de communauté scientifique, mais aussi la structure de l’ÉSCS.

En accord avec le Comité d’éthique de la recherche pour les projets étudiants impliquant des êtres humains (certificat éthique numéro 2022-3687), nous avons transmis l’affiche de recrutement, ainsi que l’hyperlien vers le questionnaire par courriel ou via les réseaux sociaux à de nombreuses associations étudiantes de cycles supérieurs et à une diversité de programmes doctoraux d’universités situées principalement au Québec, mais également en Ontario. Suivant les recommandations de DeVellis et Thorpe (2021), nous visions un échantillon d’au moins 300 répondants.

La plateforme LimeSurvey a été utilisée pour administrer le questionnaire en ligne entre le 20 juillet et le 30 septembre 2022. Il comprenait le formulaire de consentement, des questions sociodémographiques (âge, genre, etc.) et académiques (date d’entrée au doctorat, université d’attache, discipline, etc.), ainsi que les instruments susmentionnés, soit l’ÉSCS, l’Échelle d’acceptation sociale et l’Échelle de santé psychologique au doctorat. À la fin du sondage, les participants devaient laisser leur courriel pour pouvoir être contactés trois semaines après le temps 1 avec un nouveau lien vers le questionnaire du temps 2.

Premièrement, des analyses descriptives, incluant la moyenne, les écarts-types, l’asymétrie, l’aplatissement et les corrélations entre les items ont permis d’examiner la performance des items.

Deuxièmement, la validité factorielle a été étudiée au moyen d’une analyse factorielle exploratoire (AFE). En amont, pour s’assurer que les conditions d’utilisation de l’AFE étaient respectées, le test de sphéricité de Bartlett et l’examen de l’indice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ont été réalisés. Un test de sphéricité de Bartlett statistiquement significatif indique qu’il existe des corrélations suffisantes entre les items pour poursuivre. L’indice de qualité d’échantillonnage des variables KMO permet quant à lui d’estimer dans quelle mesure les dimensions présentes dans les données sont appuyées sur plus de deux items. L’indice minimal recommandé est 0,6 (Achim, 2020). L’AFE a été utilisée en appliquant une rotation Oblimin, tel que suggéré lorsque les facteurs sont corrélés entre eux (Hair et al., 2019) comme le sont les dimensions du sentiment de communauté (Chavis et al., 2008). Dans cette AFE, une méthode d’extraction des facteurs par factorisation en axes principaux (Achim, 2020) a été utilisée, puisqu’elle permet de déterminer le nombre et la nature des facteurs expliquant le réseau de corrélations parmi l’ensemble des items à l’étude. Ainsi, dans la présente étude, l’AFE visait à examiner la structure de l’ÉSCS en plusieurs sous-échelles représentant les composantes théoriques du sentiment de communauté scientifique. Tel que suggéré par Hair et al. (2019), dans chaque sous-échelle, seuls les items procurant un coefficient de saturation supérieur au seuil de 0,40 ont été conservés. De plus, les items qui procuraient une saturation dans plus d’un facteur ont été retirés, puisqu’ils sont considérés comme étant problématiques. L’élimination d’items est encouragée lorsqu’elle permet d’obtenir une structure cohérente et interprétable d’un point de vue conceptuel (Hair et al., 2019). Puis, une analyse factorielle confirmatoire (AFC) de second ordre a été réalisée afin de valider la structure multidimensionnelle de l’ÉSCS, c’est-à-dire pour confirmer que les sous-échelles identifiées représentent bien les composantes du sentiment de communauté scientifique, tout en tenant compte de la variance non expliquée par les items (Hair et al., 2019). Le cas échéant, l’instrument revêt une utilité supplémentaire puisqu’un score total peut être dérivé de l’ensemble des items retenus. Pour interpréter l’AFC, l’ajustement du modèle aux données a été évalué à l’aide du khi carré (χ²), de l’indice d’ajustement comparatif (comparative fit index - CFI), de la valeur moyenne quadratique pondérée (standardized root mean square - SRMR) et de l’erreur quadratique moyenne de l’approximation (root mean square error of approximation - RMSEA). Selon Hair et al. (2019), dans le cas d’un échantillon supérieur à 250 participants et d’un modèle comprenant entre 12 et 30 variables (items ou variables latentes), un bon ajustement du modèle aux données se traduit par un khi carré (χ²) significatif, un CFI ou TLI > 0,94, un SRMR < 0,08 et un RMSEA < 0,07.

Troisièmement, pour s’assurer que les sous-échelles de l’ÉSCS mesuraient bien des composantes distinctes du sentiment de communauté scientifique, la validité discriminante a été examinée à l’aide de la moyenne de la variance extraite (average variance extracted - AVE), soit la part de la variance des indicateurs qui peut être expliquée par sa composante (Fornell & Larcker, 1981). Ainsi, l’AVE de chaque sous-échelle doit être plus grande que sa corrélation avec les autres sous-échelles pour fournir une preuve empirique de leur validité discriminante (Hair et al., 2019).

Quatrièmement, une matrice de corrélations a été générée entre les sous-échelles de l’ÉSCS, l’Échelle de santé psychologique au doctorat et l’Échelle d’acceptation sociale. L’objectif était double : 1) examiner la validité prédictive et 2) examiner la validité concourante (DeVellis & Thorpe, 2021). D’une part, à l’instar du processus adopté par Cabot et Facchin (2021), nous souhaitions vérifier si l’ÉSCS pouvait prédire une bonne santé psychologique au doctorat, tel que Sverdlik et al. (2020) l’ont rapporté à l’aide d’une corrélation modérée (r = 0,26) entre la santé mentale et le sentiment d’appartenance au doctorat. D’autre part, à l’instar du processus réalisé par Kindelberger et Picherit (2016), nous souhaitions vérifier si l’ÉSCS et l’Échelle d’acceptation sociale, deux échelles mesurant des construits similaires, étaient significativement corrélées. Pour indiquer une validité concourante satisfaisante, nous recherchions un coefficient de Pearson d’une valeur supérieure à 0,40 (DeVellis & Thorpe, 2021).

Cinquièmement, la cohérence interne de chacune des sous-échelles a été évaluée à l’aide de l’indice de fidélité oméga (ω) de McDonald (Hayes & Coutts, 2020) recommandant, comme pour l’alpha de Cronbach, un seuil de 0,70 pour indiquer une bonne fidélité (Hair et al., 2019).

Sixièmement, suivant la même procédure que Kindelberger et Picherit (2016), la fidélité test-retest à trois semaines d’intervalle a été évaluée en mesurant la corrélation à l’aide du coefficient de Pearson (r) entre les scores à l’ÉSCS aux deux temps d’administration. Puisqu’un instrument psychométrique fidèle doit produire les mêmes résultats chez une même personne à deux moments rapprochés dans le temps, il était attendu que les scores obtenus par chaque participant dans un intervalle rapproché procureraient des coefficients de corrélation supérieurs à 0,70 (DeVellis & Thorpe, 2021).

Finalement, pour examiner la stabilité temporelle de l’ÉSCS et s’assurer que ses items avaient la même signification pour les doctorants en période de scolarité que pour les doctorants en période de rédaction, une analyse d’invariance a été réalisée selon l’avancement au doctorat (variable binaire). Les modèles d’invariance configurale, métrique, scalaire et stricte ont été testés en évaluant l’ajustement global du modèle à l’aide du χ², du CFI, du RMSEA et de la SRMR. Par ailleurs, comme l’ont suggéré Putnick et Bornstein (2016), les modèles d’invariance métrique, scalaire et stricte doivent faire l’objet d’une comparaison des niveaux consécutifs d’invariance. Pour accepter l’hypothèse d’invariance, le ΔCFI ne doit pas diminuer de plus de 0,01, le ΔRMSEA ne doit pas augmenter de plus de 0,02 et le ΔSRMR ne doit pas augmenter de plus de 0,03 pour l’invariance métrique et de 0,015 pour l’invariance scalaire.

Toutes les analyses ont été réalisées au moyen du logiciel Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), version 28 (IBM®, 2021-2022), hormis l’AFC et l’analyse d’invariance de l’ÉSCS selon la variable « niveau d’avancement au doctorat », lesquelles ont été menées à l’aide du logiciel Mplus, version 8.8.

Les résultats du test de sphéricité de Bartlett ( p < 0,000) et l’examen de l’indice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO = 0,929) ont révélé des résultats satisfaisants, justifiant la réalisation de l’AFE. La matrice des patrons de projections factorielles a suggéré quatre facteurs, comme l’indique le tableau 4. Seuls les coefficients de saturation supérieurs à 0,40 sont présentés pour alléger la présentation. En outre, les coefficients liés à la composante théoriquement attendue sont en gras et rapportés même s’ils sont sous le seuil attendu.

Comme le montre le tableau 4, le premier facteur, Influencer, comprenait sept items comportant un coefficient de saturation supérieur au seuil recherché de 0,40 (Hair et al., 2019). Toutefois, il était attendu que l’item 18 se retrouve plutôt dans le facteur Appartenir. Le deuxième facteur, Bénéficier, comportait huit items possédant tous un coefficient supérieur à 0,40. Or, les deux derniers items (items 11 et 6) présentaient également une inadéquation théorique avec ce facteur, correspondant plutôt à la connexion émotionnelle, dans lequel une cosaturation a été observée. Le troisième facteur possédait six items avec des coefficients de saturation supérieurs à 0,40. Finalement, étant donné la dispersion de ses items dans les autres facteurs, le quatrième facteur, Connecter, n’était composé que de deux items (items 2 et 20) qui procuraient également des indices de saturation dans un autre facteur.

Pour améliorer la structure factorielle, les items problématiques (items 2, 6, 11, 18 et 20) ont été supprimés un à un, en relançant systématiquement une AFE. Les mêmes problèmes d’inadéquation ressurgissaient constamment, jusqu’à ce que tous lesdits items aient été supprimés. Les résultats de l’AFE finale, exposés dans le tableau 5, ont révélé une structure à trois facteurs (Influencer, Bénéficier et Appartenir) comportant chacun six items cohérents avec la théorie.

Comme prévu, après avoir supprimé les items problématiques, les résultats ont montré que chaque item procurait un coefficient de saturation élevé uniquement dans le facteur attendu (entre 0,56 et 0,84). De plus, les trois facteurs ont permis d’expliquer respectivement 47,92 %, 8,44 % et 6,04 % de la variance partagée des données, pour un total de 62,41 %.

Afin d’examiner la validité empirique de la structure tridimensionnelle de l’ÉSCS, une AFC de second ordre a été menée. Ces données sont exposées dans la figure 2 ci-dessous.

La figure 2 révèle que les charges factorielles étaient toutes assez élevées (< 0,62), ce qui se reproche du seuil recherché de 0,70 (Hair et al., 2019). Quant à l’ajustement du modèle aux données, tous les indices se sont révélés satisfaisants (CFI = 0,94 ; SRMR = 0,05, RMSEA = 0,07 [0,067-0,085], χ² (132) = 371,77, p < 0,001). Ces résultats permettent de confirmer que les trois sous-échelles représentent bien les composantes du sentiment de communauté scientifique, lequel peut donc faire l’objet d’un score composite calculé en combinant l’ensemble des items retenus.

Les AVE des sous-échelles Appartenir (0,52), Influencer (0,62) et Bénéficier (0,67) se sont toutes révélées supérieures à la corrélation au carré avec les autres sous-échelles (r²_{Appartenir-Influencer} = 0,41, p < 0,001 ; r²_{Appartenir-Bénéficier} = 0,39, p < 0,001 et r²_{Influencer-Bénéficier} = 0,37, p < 0,001). Ces résultats suggèrent que les sous-échelles de l’ÉSCS expliquaient chacune une plus grande part de la variance associée à leur propre construit que de celle d’autres construits latents, témoignant de la validité discriminante de l’outil (Fornell & Larcker, 1981).