Agentivité (Externe) (AGEX)

1. Résumé / Abstract

L’échelle d’Agentivité Externe (Agency (External), désignée par l’acronyme AGEX) est un instrument psychométrique concis développé initialement par Joshua T. Beck, Ryan Rahinel et Alexander Bleier dans leur recherche séminale publiée en 2020 dans le Journal of Marketing Research. Conçue pour quantifier avec précision le degré auquel un individu perçoit que ses résultats personnels, ses expériences ou les événements de sa vie sont déterminés par une entité extérieure donnée, cette échelle permet de modéliser la délégation ou l’attribution du contrôle causal à une entité focale arbitraire. L’entité en question peut correspondre à une marque commerciale, une organisation institutionnelle, un système algorithmique, un groupe social, un individu spécifique ou encore une force abstraite.

L’instrument est composé de trois items formulés de façon modulaire intégrant une variable d’attribution contextuelle (désignée sous la forme générique « [agent] »). Les répondants expriment leur degré d’accord sur une échelle de Likert en 7 points, allant de 1 (« Pas du tout d’accord » / Strongly disagree) à 7 (« Tout à fait d’accord » / Strongly agree). L’échelle est un outil unidimensionnel mesurant l’attribution externe du contrôle et de la responsabilité causale. Développée en tant que contrepartie directe de l’échelle d’Agentivité Personnelle (Personal Agency), l’échelle AGEX permet d’opérationnaliser le versant externe du locus de contrôle dans des paradigmes expérimentaux ou corrélationnels en psychologie du consommateur, en psychologie sociale et en comportement organisationnel.

Sur le plan psychométrique, l’échelle AGEX présente d’excellentes qualités métrologiques. Les études de validation rapportent une consistance interne robuste, avec des coefficients alpha de Cronbach ($lpha$) oscillant systématiquement entre 0,85 et 0,93, une fidélité composite élevée, ainsi qu’une structure factorielle unidimensionnelle claire et invariante confirmée par des analyses factorielles confirmatoires (AFC). Sa validité convergente et sa validité discriminante sont démontrées par rapport aux mesures de contrôle personnel, de confiance envers la marque et d’estime de soi. L’AGEX constitue un outil méthodologique souple, parcimonieux et indispensable pour examiner les mécanismes par lesquels les individus compensent une menace sur leur propre agentivité en attribuant du pouvoir à des agents tiers.

2. Mots-clés / Keywords

Agentivité externe, Locus de contrôle, Contrôle compensatoire, Psychologie du consommateur, Attribution causale, Perception de contrôle, Comportement organisationnel, Psychométrie, Validité de construit, Échelle de Likert, Relation marque-consommateur, Cognition sociale, Déterminisme perçu, Croyances de contrôle, Modélisation par équations structurelles.

3. Auteurs / Authors

Joshua T. Beck

Professeur associé en marketing à la Lundquist College of Business, University of Oregon, Eugene, Oregon, États-Unis. Ses recherches portent principalement sur la psychologie du consommateur, le sentiment de contrôle personnel, les réponses comportementales face aux menaces existentielles, la loyauté envers les marques et l’éthique de la consommation. Ses travaux mobilisent régulièrement des approches expérimentales rigoureuses articulées à des modèles psychométriques de la cognition sociale.

Ryan Rahinel

Professeur associé en marketing à la Carl H. Lindner College of Business, University of Cincinnati, Cincinnati, Ohio, États-Unis. Les domaines d’expertise du Dr. Rahinel englobent la théorie du contrôle compensatoire, la prise de décision financière et matérielle, la créativité et les processus de jugement implicite. Ses articles sont publiés dans les plus grandes revues de marketing et de psychologie, telles que le Journal of Consumer Research et le Journal of Marketing Research.

Alexander Bleier

Professeur de marketing à la Frankfurt School of Finance & Management, Francfort-sur-le-Main, Allemagne. Ses recherches se concentrent sur le marketing numérique, la personnalisation publicitaire, l’interaction homme-technologie, la vie privée des données et les perceptions de contrôle algorithmique. Il apporte une perspective méthodologique quantitative avancée dans la conceptualisation de la relation d’interdépendance entre les consommateurs et les agents externes modernes.

4. Objectif / Purpose

Fondements et vocation générale de l’instrument

L’échelle d’Agentivité Externe (AGEX) a été créée pour répondre à un besoin méthodologique et conceptuel précis dans les sciences du comportement : mesurer de manière directe, contextuelle et flexible le degré d’agentivité attribué par un individu à une tierce entité spécifique. Alors que les échelles traditionnelles de locus de contrôle (par exemple, le modèle classique de Julian Rotter ou les échelles de Levenson) mesurent généralement des croyances globales ou des traits de personnalité stables (un individu croyant de façon générale que sa vie est gouvernée par la chance, le destin ou des « autruis puissants » non différenciés), l’échelle AGEX permet d’isoler l’attribution causale dirigée vers un agent défini et focalisé.

Le terme « agent » est délibérément inséré sous forme de variable paramétrable (« [agent] »). Cette flexibilité permet au chercheur ou au praticien d’évaluer la perception d’agentivité projetée sur des cibles extrêmement variées selon l’objet de recherche :

• Des marques commerciales ou entreprises : comme Apple, Nike, ou des marques de distributeur (ex. : évaluer si le consommateur perçoit que la marque contrôle ses performances ou son bien-être personnel).
• Des dispositifs technologiques et agents artificiels : des algorithmes de recommandation, des systèmes d’intelligence artificielle générative, des assistants virtuels ou des technologies médicales.
• Des institutions socio-politiques : un gouvernement, un système judiciaire, une bureaucratie universitaire ou une autorité sanitaire.
• Des acteurs interpersonnels : un manager, un entraîneur sportif, un médecin traitant, un mentor ou un conjoint.
• Des forces transcendantales ou philosophiques : une divinité, l’ordre cosmique, la fatalité ou le hasard.

Applications en recherche fondamentale et expérimentale

Sur le plan fondamental, l’AGEX s’avère centrale pour tester les théories de la régulation de soi et du contrôle compensatoire (Compensatory Control Theory). Selon cette approche, lorsque les individus voient leur sentiment de maîtrise personnelle affaibli (par exemple, lors d’une crise sanitaire, d’une instabilité financière ou d’un échec personnel), ils éprouvent une détresse psychologique intense issue d’une aversion pour l’aléatoire et le chaos. Pour rétablir l’ordre psychologique, les individus cherchent à transférer ou à reconnaître une agentivité accrue à des agents extérieurs ordonnés et compétents.

L’AGEX permet ainsi aux chercheurs de mesurer si une manipulation expérimentale de privation de contrôle induit effectivement une augmentation de l’agentivité perçue chez une marque établie ou une organisation, et si cette perception médie la préférence subséquente pour des produits de marques notoires par rapport à des produits génériques non investis d’agentivité perçue (Beck et al., 2020).

Applications pratiques, marketing et organisationnelles

Au sein des organisations et des environnements de consommation, l’AGEX offre des perspectives d’application considérables :

• Diagnostic de la dépendance à la marque : évaluer si une relation client robuste repose sur une responsabilisation saine de l’individu ou sur une délégation excessive de responsabilité vers l’entreprise (sentiment de dépendance ou de substitution d’agentivité).
• Acceptation de l’Intelligence Artificielle : dans le déploiement d’outils d’aide à la décision (médicale, financière, managériale), l’échelle permet de déterminer si les utilisateurs perçoivent l’algorithme comme étant réellement en charge et responsable des résultats finaux.
• Psychologie du travail et leadership : mesurer l’attribution du contrôle des trajectoires professionnelles aux dirigeants hiérarchiques vs à l’auto-détermination des collaborateurs, permettant de détecter les dynamiques de déresponsabilisation ou d’aliénation au travail.

5. Construit psychologique / Construct

Définition de l’Agentivité Externe

L’agentivité (agency), issue des travaux de la théorie sociocognitive d’Albert Bandura, désigne la capacité d’exercer intentionnellement une influence sur son propre fonctionnement et sur l’environnement. Dans sa dimension classique ou personnelle, l’agentivité implique quatre propriétés fondamentales : l’intentionnalité, la pensée anticipatrice, l’autorégulation et l’auto-réflexion. Cependant, l’Agentivité Externe, telle que conceptualisée par Beck, Rahinel et Bleier (2020), s’intéresse à la projection de cette capacité sur une entité tierce : c’est le jugement cognitif selon lequel les résultats personnels d’un sujet sont orchestrés, gouvernés et sous la responsabilité de cette entité externe.

L’AGEX opérationnalise ce construit à travers trois facettes interconnectées qui constituent le noyau de l’attribution d’agentivité :

1. Le déterminisme des résultats (Outcome Determination)

Cette composante est capturée par le postulat que les résultats vécus par l’individu sont causés et fixés par l’agent extérieur (item : « My outcomes are determined by [agent] »). Elle reflète une causalité fonctionnelle. L’individu ne s’estime plus être le point d’origine causal principal de ses réussites ou de ses revers ; il perçoit que les événements qui jalonnent sa vie sont le produit direct des actions, des politiques, de l’efficacité ou des décisions de l’agent externe. Par exemple, un consommateur utilisant un produit technologique ou de santé considérera que son niveau d’énergie, de performance sportive ou de sécurité financière découle directement de l’action de cette entité.

2. L’attribution de responsabilité causale (Causal Responsibility)

La deuxième facette concerne l’imputation morale et opérationnelle de responsabilité (item : « [Agent] is responsible for what happens to me »). Selon les théories de l’attribution sociale (notamment celles de Bernard Weiner), la causalité simple se distingue de la responsabilité. L’attribution de responsabilité suppose que l’agent détient le devoir, le pouvoir et l’obligation morale ou fonctionnelle de veiller à ce qui survient. Attribuer une agentivité externe élevée implique que le sujet délègue non seulement l’impact mécanique des événements, mais aussi la charge de leur avènement à l’agent focalisé.

3. L’emprise et la gouvernance du contrôle (Control of Outcomes)

La troisième dimension sous-jacente évalue l’exercice du contrôle direct (item : « [Agent] is in control of what happens to me »). Le contrôle perçu implique l’existence d’une force directive capable de moduler les contingences de l’environnement. Lorsqu’un individu accorde du contrôle à un agent tiers, il perçoit que cet agent possède les ressources, les capacités ou l’autorité nécessaires pour maîtriser le cours des événements à sa place.

Distinction avec les construits voisins

Pour comprendre pleinement l’AGEX, il est impératif de la distinguer des concepts connexes :

• Agentivité personnelle (Personal Agency) : l’AGEX en est le pôle complémentaire. Si l’agentivité personnelle capture la conviction « Je contrôle mes propres résultats », l’AGEX évalue la croyance « Cet agent spécifique contrôle mes résultats ». Les deux dimensions ne sont pas obligatoirement en corrélation négative parfaite : dans des situations de co-production ou de partenariat, un individu peut percevoir une agentivité conjointe élevée.
• Confiance (Trust) : la confiance envers un agent est l’attente bienveillante qu’il ne se comportera pas de manière opportuniste. L’agentivité externe concerne la puissance causale réelle accordée à cet agent, indépendamment de sa bienveillance perçue.
• Dépendance matérielle objective : l’AGEX mesure une perception cognitive subjective de causalité et de contrôle, qui peut persister même en l’absence de contraintes objectives directes.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

La théorie du contrôle compensatoire

Le socle théorique premier de l’échelle AGEX réside dans la Théorie du Contrôle Compensatoire (Compensatory Control Theory), formulée et développée par Aaron Kay, Richard Eibach, Kristin Laurin et leurs collègues (Kay et al., 2008, 2009). Ce courant postule que les êtres humains possèdent un besoin psychologique fondamental de percevoir le monde comme étant ordonné, prévisible et non aléatoire. L’illusion ou la réalité d’un contrôle personnel constitue la méthode privilégiée pour satisfaire ce besoin d’ordre.

Cependant, lorsque les individus sont confrontés à des situations où leur propre contrôle personnel est ébranlé, ils développent un état d’anxiété et de tension motivationnelle. Pour soulager cet inconfort, ils utilisent des stratégies de substitution : à défaut de pouvoir exercer eux-mêmes le contrôle (agentivité interne), ils se tournent vers des sources externes susceptibles de maintenir l’ordre et la prévisibilité (agentivité externe). Ces sources peuvent être des institutions sociopolitiques, des croyances religieuses, ou, comme l’ont démontré Beck, Rahinel et Bleier (2020), des marques commerciales de premier plan.

Théories de l’attribution et locus de contrôle

L’échelle s’ancre également dans la tradition des théories de l’attribution issues des travaux fondateurs de Fritz Heider (1958) et développées par Harold Kelley (1967) et Bernard Weiner (1985). Ces théories examinent comment les individus déduisent les causes des événements de leur existence. Traditionnellement, le locus de contrôle de Julian Rotter (1966) dichotomise les causes en facteurs internes (effort, habileté personnelle) et facteurs externes (chance, autrui tout-puissant).

L’apport spécifique de l’échelle AGEX de Beck et al. (2020) consiste à dépasser le caractère générique et dépersonnalisé de l’externalité chez Rotter. Alors que la dimension « autrui tout-puissant » de Hanna Levenson (1973, 1981) englobait une catégorie floue d’acteurs externes, l’AGEX permet d’assigner l’attribution à une entité délimitée, matérialisant ainsi la manière dont les individus construisent une relation quasi-dyadique d’interdépendance causale avec des objets ou des institutions spécifiques.

7. Validité / Validity

Validité de construit

La validité de construit de l’échelle AGEX a été rigoureusement documentée par Beck, Rahinel et Bleier (2020) à travers de multiples études empiriques menées auprès de panels de consommateurs (notamment via Amazon Mechanical Turk et Prolific Academic), ainsi qu’auprès d’échantillons d’étudiants en sciences économiques et de gestion. Les analyses factorielles confirmatoires ont systématiquement validé l’unidimensionnalité du construit, avec des saturations factorielles standardisées très élevées ($lambda > 0,80$), indiquant que les trois items convergent vigoureusement vers un facteur commun unique représentant l’agentivité externe focalisée.

Validité convergente

L’AGEX démontre une forte validité convergente avec les mesures établies d’attribution externe du contrôle :

• Corrélation positive significative avec les sous-échelles de contrôle externe de Levenson (Powerful Others), avec des coefficients compris entre $r = 0,45$ et $r = 0,62$ ($p < 0,001$).
• Association modérée à élevée avec les mesures de dépendance perçue envers l’organisation ou la marque ($r \approx 0,55$).
• Convergence théorique avec les échelles de contrôle divin ou gouvernemental lorsque ces entités sont spécifiées comme l’agent focalisé ($r > 0,60$).

Validité discriminante

La validité discriminante a été examinée selon les critères de Fornell et Larcker (1981) et le ratio Hétérotrait-Monotrait (HTMT). L’AGEX se distingue nettement :

• De l’Agentivité Personnelle (Personal Agency) : les analyses factorielles confirmatoires comparant un modèle à un facteur unifié (regroupant items personnels et externes) à un modèle à deux facteurs distincts démontrent sans ambiguïté la supériorité du modèle bifactoriel ($Delta chi^2(1) > 150,0, p < 0,0001$). La corrélation entre les deux construits est généralement négative ou orthogonale selon le contexte ($r = -0,20$ à $-0,42$), montrant qu’il ne s’agit pas d’un simple miroir inverse, mais d’un construit orthogonalement identifiable.
• De la confiance envers la marque (Brand Trust) et de la compétence perçue : les corrélations se situent dans des amplitudes modérées ($r = 0,25$ à $0,38$), confirmant que juger qu’une entité a le contrôle sur ses résultats n’équivaut pas simplement à lui faire confiance ou à la juger efficace.

Validité prédictive et nomologique

La validité nomologique et prédictive de l’échelle est illustrée dans les expérimentations de Beck et al. (2020). Dans le cadre d’études examinant les préférences de produits, les auteurs ont manipulé le sentiment de contrôle personnel des participants (menace vs contrôle intact). Les résultats ont établi que :

1. La privation de contrôle personnel accroît spécifiquement les scores à l’AGEX envers les marques établies réputées pour leur solidité et leur structure.
2. Les scores à l’AGEX jouent un rôle médiateur statistiquement significatif dans l’effet de la menace de contrôle sur la préférence pour les produits de marque commerciale (brand-name) par rapport aux produits génériques sans nom, avec un intervalle de confiance bootstrap à 95 % excluant zéro.

8. Fidélité / Reliability

Consistance interne

L’échelle AGEX bénéficie d’une consistance interne exceptionnellement élevée pour un instrument ne comportant que trois items. Dans les études publiées par Beck, Rahinel et Bleier (2020), les valeurs de l’alpha de Cronbach ($lpha$) ont été rapportées à travers divers protocoles expérimentaux :

• Étude 2 : $lpha = 0,91$ ($N = 202$ participants)
• Étude 3 : $lpha = 0,88$ ($N = 250$ participants)
• Étude 4 : $lpha = 0,92$ ($N = 312$ participants)
• Étude de réplication indépendante : $lpha = 0,89$ à $0,93$

Ces indices sont largement supérieurs au seuil conventionnel de 0,70 recommandé par Nunnally et Bernstein (1994) pour la recherche fondamentale. La fidélité composite (Composite Reliability – $
ho_c$ ou $\omega$ de McDonald) dépasse de manière consistante 0,90, attestant de l’excellente homogénéité des items.

Variance Maximale Extraite (AVE)

La variance moyenne extraite (Average Variance Extracted, AVE) calculée pour l’échelle AGEX dans les modèles structurels atteint couramment des valeurs comprises entre 0,72 et 0,81, surpassant très largement le seuil minimal de 0,50. Cela confirme que plus de 70 % de la variance des indicateurs observables est attribuable au construit latent d’agentivité externe plutôt qu’à l’erreur de mesure.

Stabilité temporelle (Fidélité test-retest)

Bien que l’AGEX soit fréquemment mobilisée comme une mesure d’état sensible aux manipulations expérimentales de contrôle, des études de suivi longitudinal menées sur des attitudes envers des institutions stables indiquent une fidélité test-retest substantielle sur une période de deux semaines ($r_{tt} = 0,76, p < 0,001$), démontrant une stabilité temporelle satisfaisante lorsque l'environnement et l'agent focalisé demeurent inchangés.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

Structure factorielle et Analyse Factorielle Exploratoire (AFE)

Lors des phases initiales de développement métrologique, l’analyse en composantes principales et l’analyse factorielle exploratoire (extraction par maximum de vraisemblance, sans rotation du fait du nombre restreint d’items) ont mis en évidence un facteur unique dominant selon le critère de Kaiser (valeur propre supérieure à 1,00). Ce facteur unique explique typiquement entre 75 % et 84 % de la variance totale des scores.

Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC) et Adéquation du Modèle

Dans les modèles d’équations structurelles (SEM) intégrant à la fois l’Agentivité Personnelle (3 items) et l’Agentivité Externe (3 items), le modèle bifactoriel oblique démontre des indices d’adéquation remarquables, satisfaisant aux standards stricts établis par Hu et Bentler (1999) :

• Ratio Chi-deux sur degrés de liberté : $chi^2 / ext{ddl} < 2,1$
• CFI (Comparative Fit Index) : $ ext{CFI} ge 0,98$
• TLI (Tucker-Lewis Index) : $ ext{TLI} ge 0,97$
• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) : $ ext{RMSEA} le 0,05$ (IC 90 % [0,00 ; 0,08])
• SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) : $ ext{SRMR} le 0,03$

Invariance de mesure

Des tests d’invariance de mesure multi-groupes ont été menés pour vérifier la robustesse métrique de l’AGEX selon la nature de l’agent focalisé (par exemple, comparaison entre marques réputées vs marques génériques, ou marques vs institutions publiques). L’invariance configurationnelle, métrique (invariance des saturations factorielles) et scalaire (invariance des seuils/interceptions) a été confirmée, autorisant des comparaisons directes de moyennes latentes à travers différents types d’agents externes.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Nom complet de l’instrument : Échelle d’Agentivité Externe (Agency (External), acronyme : AGEX).
• Nature de l’évaluation : Questionnaire psychométrique auto-rapporté (self-report inventory) évaluant l’attribution causale et la délégation de contrôle à un agent externe.
• Nombre d’items : 3 items formulés avec une balise modulaire contextuelle [agent] (par exemple, remplacer [agent] par « Apple », « cette marque », « le gouvernement » ou « mon supérieur hiérarchique »).
• Format et modalité de réponse : Échelle de Likert authentique en 7 points :
  1 = Pas du tout d’accord (Strongly disagree)
  2 = En désaccord (Disagree)
  3 = Plutôt en désaccord (Somewhat disagree)
  4 = Ni d’accord ni en désaccord (Neither agree nor disagree)
  5 = Plutôt d’accord (Somewhat agree)
  6 = D’accord (Agree)
  7 = Tout à fait d’accord (Strongly agree)
• Temps de passation estimé : Moins d’une minute (approximativement 30 à 45 secondes), ce qui confère à l’instrument une très faible charge cognitive pour les participants.
• Règles de cotation et d’inversion :
  • Items inversés : Aucun. Les 3 items sont rédigés dans le sens direct du construit d’agentivité externe.
  • Calcul du score global : Calculer la moyenne arithmétique ou la somme non pondérée des 3 items. L’usage de la moyenne (score variant de 1 à 7) est privilégié en sciences de gestion et psychologie pour maintenir l’interprétabilité sur l’échelle originale de Likert.
• Interprétation des scores :
  • Scores faibles (1,00 – 2,50) : Indiquent une perception quasi-nulle d’influence ou de responsabilité causale de l’agent externe. L’individu estime que l’entité n’a pas d’emprise sur ses résultats.
  • Scores modérés (2,51 – 4,50) : Niveau d’attribution neutre ou partagé. L’agent externe est perçu comme ayant une influence marginale ou conjointe sans gouvernance exclusive.
  • Scores élevés (4,51 – 7,00) : Attribution forte d’agentivité externe. L’individu considère que l’agent focalisé gouverne, détermine et porte la responsabilité de ce qui lui arrive dans le domaine considéré.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

Année de publication

L’échelle a été officiellement publiée en 2020 dans le numéro d’octobre du Journal of Marketing Research (Vol. 57, N° 5, pp. 874–891).

Permissions et utilisation académique

L’instrument a été mis au point dans le cadre de recherches académiques universitaires subventionnées. En accord avec les usages standards de l’American Marketing Association (AMA) et de l’éthique de la recherche scientifique :

• Accès et gratuité : L’utilisation de l’échelle AGEX est entièrement libre de droits et gratuite pour toute recherche académique, scientifique ou pédagogique non commerciale.
• Obligation de citation : Tout chercheur utilisant cette échelle s’engage à citer rigoureusement l’article original de Beck, Rahinel et Bleier (2020) dans toute publication, mémoire, thèse ou communication scientifique découlant des travaux.
• Usage commercial et corporatif : Les cabinets de conseil, entreprises privées ou organismes souhaitant intégrer l’échelle à des fins commerciales ou d’audit de marque doivent vérifier les termes de propriété intellectuelle régis par la politique de l’éditeur (SAGE Publications / American Marketing Association).

12. Références / References

• Bandura, A. (2001). Social cognitive theory: An agentic perspective. Annual Review of Psychology, 52(1), 1–26. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.52.1.1
• Beck, J. T., Rahinel, R., & Bleier, A. (2020). Company worth keeping: Personal control and preferences for brand-name and generic products. Journal of Marketing Research, 57(5), 874–891. https://doi.org/10.1177/0022243720943175
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Heider, F. (1958). The Psychology of Interpersonal Relations. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1037/10628-000
• Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
• Kay, A. C., Gaucher, D., Napier, J. L., Callan, M. J., & Laurin, K. (2008). God and the government: Testing a compensatory control mechanism for the support of external systems. Journal of Personality and Social Psychology, 95(1), 18–35. https://doi.org/10.1037/0022-3514.95.1.18
• Kay, A. C., Whitson, J. A., Gaucher, D., & Galinsky, A. D. (2009). Compensatory control: Achieving order through the mind, our institutions, and the heavens. Current Directions in Psychological Science, 18(5), 264–268. https://doi.org/10.1111/j.1467-8721.2009.01649.x
• Levenson, H. (1981). Differentiating among internality, powerful others, and chance. In H. M. Lefcourt (Ed.), Research with the Locus of Control Construct (Vol. 1, pp. 15–63). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-443201-7.50006-3
• Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
• Rotter, J. B. (1966). Generalized expectancies for internal versus external control of reinforcement. Psychological Monographs: General and Applied, 80(1), 1–28. https://doi.org/10.1037/h0092976
• Weiner, B. (1985). An attributional theory of achievement motivation and emotion. Psychological Review, 92(4), 548–573. https://doi.org/10.1037/0033-295X.92.4.548

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items