Probabilité de candidature à un emploi (JAL)

1. Résumé / Abstract

L’échelle de probabilité de candidature à un emploi (Job Application Likelihood, abrégée JAL) a été développée et validée par les chercheurs Daniel C. Feldman, William O. Bearden et David M. Hardesty dans leur étude séminale de 2006 publiée au sein du Journal of Advertising. Conçue initialement pour quantifier les réactions comportementales potentielles des candidats face aux variations structurelles et informatives des annonces de recrutement, cette mesure psychométrique unidimensionnelle évalue l’intention conative d’un individu de postuler formellement à une offre d’emploi donnée. L’instrument est composé de cinq items formulés sous la forme d’échelles de type Likert à 7 points (variant de « fortement en désaccord » à « fortement d’accord » ou selon des continuums de probabilité subjective allant de « très improbable » à « très probable »), permettant de saisir avec une grande précision psychométrique la disposition prospective du chercheur d’emploi.

D’un point de vue psychométrique, l’échelle JAL présente des qualités de mesure exemplaires. Les analyses menées par Feldman, Bearden et Hardesty (2006) ont révélé une cohérence interne robuste, caractérisée par un coefficient alpha de Cronbach systématiquement supérieur à 0,90 (généralement rapporté à α = 0,93 ou 0,94 selon les conditions expérimentales), témoignant d’une très forte homogénéité entre les items. L’analyse factorielle exploratoire et confirmatoire confirme une structure strictement unidimensionnelle, où l’ensemble des cinq énoncés sature puissamment sur un facteur latent unique expliquant une part prépondérante de la variance totale observée. L’échelle démontre une excellente validité de construit, s’insérant de manière cohérente au confluent des théories de l’action raisonnée, du comportement planifié et du signalement organisationnel. Elle prédit efficacement les comportements effectifs de recherche d’emploi et d’envoi de curriculum vitæ, tout en discriminant avec netteté les simples attitudes favorables envers l’entreprise de la véritable intention d’action. Cet instrument s’impose ainsi comme une référence méthodologique incontournable en psychologie du travail et des organisations, en communication organisationnelle et en gestion des ressources humaines.

2. Mots-clés / Keywords

Probabilité de candidature, intention de postuler, attraction organisationnelle, recrutement, annonces d’emploi, comportement de recherche d’emploi, psychométrie, théorie du signalement, sélection du personnel, marketing de recrutement, validité de construit, Daniel C. Feldman.

3. Auteurs / Authors

L’échelle de probabilité de candidature à un emploi a été élaborée et formalisée par un collectif de trois éminents chercheurs américains spécialisés dans le comportement organisationnel, le marketing quantitatif et la psychologie du consommateur :

• Daniel C. Feldman, Ph.D. : Professeur émérite en gestion et comportement organisationnel au sein de la Darla Moore School of Business, University of South Carolina (Columbia, Caroline du Sud, États-Unis). Reconnu internationalement pour ses contributions fondamentales sur la socialisation organisationnelle, le sous-emploi, les transitions de carrière et le recrutement du personnel. Contact institutionnel : [email protected].
• William O. Bearden, Ph.D. : Professeur émérite de marketing (Chaire Bank of America Chaired Professor of Marketing) à la Darla Moore School of Business, University of South Carolina. Expert de renommée mondiale en méthodologie de la recherche, théorie de la mesure psychométrique et modélisation par équations structurelles, ayant co-rédigé plusieurs ouvrages anthologiques consacrés aux échelles de mesure en marketing et comportement organisationnel. Contact institutionnel : [email protected].
• David M. Hardesty, Ph.D. : Professeur de marketing et titulaire de chaire au Gatton College of Business and Economics, University of Kentucky (Lexington, Kentucky, États-Unis). Ses recherches portent sur le traitement de l’information par les individus, la tarification comportementale et la prise de décision conative. Contact institutionnel : [email protected].

4. Objectif / Purpose

L’objectif fondamental de l’échelle de probabilité de candidature à un emploi (JAL) est de fournir une évaluation standardisée, valide et reproductible de la probabilité subjective qu’un individu cible soumette effectivement sa candidature pour un poste vacant spécifique, à la suite de l’exposition à un stimulus de recrutement tel qu’une annonce textuelle, un communiqué numérique ou une offre diffusée sur les réseaux professionnels. Dans le champ de la psychologie industrielle et organisationnelle, comprendre ce qui motive un candidat potentiel à franchir le pas décisif entre la simple curiosité passive et l’engagement actif dans un processus de recrutement constitue un enjeu théorique et opérationnel majeur. L’échelle JAL a été spécifiquement conçue pour isoler cette variable conative en tant que résultante directe des perceptions cognitives et affectives induites par les attributs formels et substantiels de l’offre d’emploi.

Historiquement, de nombreuses recherches consacrées à l’attractivité des employeurs souffraient d’un flou conceptuel : elles confondaient l’attitude générale envers l’entreprise (par exemple, « Cette entreprise est prestigieuse »), l’attrait perçu de l’emploi (« Cet emploi semble intéressant ») et l’intention comportementale concrète (« J’ai l’intention de postuler à cet emploi »). Or, comme l’ont démontré les psychologues sociaux depuis plusieurs décennies, une attitude positive ne se traduit pas systématiquement par un comportement effectif. Daniel C. Feldman, William O. Bearden et David M. Hardesty (2006) ont développé la JAL pour pallier ce déficit méthodologique en isolant avec rigueur le construit conatif. L’échelle permet ainsi de mesurer le point culminant du processus d’évaluation informationnelle, là où le candidat calcule implicitement le ratio coût-bénéfice associé à l’envoi d’une candidature formelle.

Sur le plan de la recherche scientifique, l’échelle JAL est omniprésente dans les devis expérimentaux visant à examiner l’impact de multiples variables indépendantes : la spécificité des descriptions d’emploi, la mention explicite ou implicite de la rémunération et des avantages sociaux, l’exposition des politiques de diversité, équité et inclusion (DEI), la transparence quant au télétravail ou encore l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle dans le processus de sélection. En servant de variable dépendante cardinale, elle permet de comparer avec finesse l’efficacité persuasive relative de différents formats rédactionnels et canaux de diffusion.

Dans la pratique appliquée des ressources humaines et du conseil en acquisition de talents, l’instrument s’avère précieux pour les phases de pré-test d’annonces de recrutement destinées à des postes critiques ou sous tension (ex. ingénieurs de pointe, cadres dirigeants, professionnels de santé). Les organisations peuvent ainsi évaluer empiriquement l’impact prédictif de leurs messages d’embauche auprès d’échantillons représentatifs de la population cible avant de déployer des campagnes publicitaires massives et coûteuses. De surcroît, elle fournit des indications diagnostiques sur la manière dont les caractéristiques de l’organisation sont perçues par différents segments démographiques ou socioprofessionnels, guidant ainsi l’optimisation des politiques d’attraction et de marque employeur.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit psychologique opérationnalisé par l’échelle JAL s’inscrit au cœur de la dimension conative de la trilogie des attitudes (composantes cognitive, affective et conative). La probabilité de candidature à un emploi représente l’estimation subjective, formulée par un individu, de la vraisemblance qu’il alloue du temps, des ressources cognitives et des efforts matériels pour postuler officiellement à une opportunité d’emploi identifiée. Ce construit ne mesure ni l’acceptation finale d’une offre d’embauche, ni la simple admiration pour l’organisation recruteuse, mais bien l’intention comportementale spécifique de pénétrer dans le vivier des candidats (applicant pool).

Bien que l’échelle soit rigoureusement unidimensionnelle sur le plan factoriel, le construit sous-jacent intègre une dynamique psycho-décisionnelle complexe articulée autour de plusieurs facettes conceptuelles complémentaires :

• L’estimation probabiliste subjective : Cette dimension reflète le jugement probabiliste explicite porté par l’individu sur son action future (ex. « Quelle est la probabilité que vous postuliez ? »). Elle fait appel à un calcul rationnel d’utilité espérée, dans lequel le candidat évalue la compatibilité entre ses propres qualifications, les exigences stipulées dans l’offre et la valeur perçue des récompenses professionnelles promises.
• La disposition d’effort comportemental : Postuler à un emploi représente une dépense significative de ressources : rédiger une lettre de motivation, adapter son curriculum vitæ, remplir des formulaires administratifs et se préparer à d’éventuels entretiens. Le construit capture la propension de l’individu à investir ces ressources immédiatement ou dans un futur proche pour le poste considéré.
• La préférence décisionnelle active face aux alternatives : L’intention de postuler s’exprime toujours dans un contexte d’opportunités concurrentes. Le construit reflète ainsi un arbitrage où l’emploi présenté franchit le seuil critique d’attractivité nécessaire pour que l’individu renonce à d’autres utilisations de son temps de recherche d’emploi.
• L’intérêt conatif immédiat versus différé : Le construit embrasse tant l’élan d’engagement immédiat (la volonté de transmettre son dossier séance tenante) que la rétention de l’opportunité dans le champ attentionnel actif de l’individu en vue d’une candidature à court terme.

Pour illustrer ce construit dans un cadre comparatif, considérons un chercheur d’emploi lisant une offre pour un poste d’analyste de données au sein d’une organisation internationale prestigieuse. L’individu peut développer une attitude affective extrêmement positive à l’égard de l’entreprise (« C’est une institution extraordinaire ») tout en manifestant une probabilité de candidature très faible (score JAL bas) si l’annonce manque de spécificité, si les critères d’accès paraissent inaccessibles ou si les conditions de travail décrites ne correspondent pas à ses priorités de vie. Inversement, une annonce pour une entreprise de moindre notoriété mais dont le contenu informationnel est précis, transparent et directement aligné avec les compétences du candidat suscitera un score de JAL considérablement plus élevé. L’échelle isole précisément cette composante comportementale que les seules mesures de réputation d’entreprise échouent à capturer.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’assise théorique de l’échelle de probabilité de candidature à un emploi repose sur l’intersection de trois courants majeurs de la psychologie sociale, de la communication et de l’économie comportementale :

La théorie du comportement planifié (Ajzen, 1991)

Au niveau le plus fondamental, la JAL est enracinée dans la théorie du comportement planifié formalisée par Icek Ajzen, elle-même issue de la théorie de l’action raisonnée de Fishbein et Ajzen (1975). Selon ce modèle fondamental, l’intention comportementale constitue le prédicteur proximal le plus direct et le plus robuste du comportement effectif. Dans le cadre de la candidature à un emploi, l’intention de postuler est conceptualisée comme la résultante de trois vecteurs cognitifs :

1. L’attitude envers le comportement (le jugement favorable ou défavorable quant au fait de postuler pour ce poste particulier) ;
2. La norme subjective (la pression sociale perçue provenant de pairs, de mentors ou de la famille) ;
3. Le contrôle comportemental perçu (l’auto-efficacité perçue quant à la capacité de satisfaire aux exigences du poste et de réussir le processus de sélection).

L’échelle JAL vient directement quantifier cette variable intermédiaire pivot qu’est l’intention conative, permettant aux chercheurs d’observer comment les modifications de l’environnement informationnel (comme le contenu d’une annonce) altèrent les attitudes et le contrôle perçu pour finalement moduler la décision de postuler.

La théorie du signalement (Spence, 1973) appliquée au recrutement

Le cadre conceptuel spécifique utilisé par Feldman, Bearden et Hardesty (2006) s’appuie de manière prépondérante sur la théorie du signal (Signaling Theory), initialement formulée par l’économiste Michael Spence (1973). En situation de recherche d’emploi, il règne une asymétrie d’information structurelle : le candidat potentiel ne dispose que de bribes d’informations pour évaluer la réalité quotidienne du travail, le climat organisationnel et les pratiques managériales réelles de l’employeur. Par conséquent, chaque élément constitutif de l’annonce d’emploi est interprété par le lecteur comme un « signal » indirect sur les caractéristiques latentes et non observables de l’organisation.

Feldman et ses collègues ont postulé que le niveau de spécificité du message (fournir des détails opérationnels précis sur les tâches, les compétences requises, les grilles salariales et les opportunités d’avancement) envoie un signal puissant de transparence, de professionnalisme et d’intégrité organisationnelle. À l’inverse, des annonces vagues, garnies de clichés corporate généraux, signalent un désordre managérial ou une volonté de dissimuler des conditions de travail peu attrayantes. L’échelle JAL sert d’indicateur terminal de l’efficacité de ces signaux : plus les signaux perçus réduisent l’incertitude et améliorent l’adéquation perçue personne-organisation (Person-Organization Fit) et personne-poste (Person-Job Fit), plus la probabilité de candidature mesurée s’élève.

Le modèle d’élaboration de la probabilité (Petty & Cacioppo, 1986)

Enfin, la recherche de Feldman et al. s’ancre dans le modèle de persuasion cognitive d’Elaboration Likelihood Model (ELM) développé par Richard Petty et John Cacioppo. Ce cadre théorique postule que le traitement de l’information persuasive emprunte deux voies distinctes : la voie centrale (fondée sur l’examen minutieux des arguments rationnels et substantiels) et la voie périphérique (fondée sur des indices heuristiques superficiels comme l’esthétique du logo ou la notoriété de marque). Dans le recrutement de candidats qualifiés et motivés, le traitement emprunte majoritairement la voie centrale. L’échelle JAL capture le résultat de cette évaluation critique approfondie des arguments textuels contenus dans l’offre.

7. Validité / Validity

Les propriétés psychométriques relatives à la validité de l’échelle de probabilité de candidature à un emploi ont été rigoureusement établies dans les travaux originaux de Feldman, Bearden et Hardesty (2006), puis répliquées et étendues dans une multiplicité d’études subséquentes en gestion des ressources humaines et psychologie appliquée.

Validité de contenu et de construit

La validité de contenu a été garantie par une démarche de génération d’items dérivée de la littérature classique sur l’intention comportementale (Fishbein & Ajzen, 1975) et le recrutement (Barber, 1998 ; Highhouse et al., 2003). Des experts académiques en comportement organisationnel ont évalué la pertinence faciale de chaque énoncé afin de s’assurer qu’aucun item ne vienne mesurer des construits périphériques (tels que le simple prestige de marque ou l’estimation des chances de succès) mais qu’ils ciblent tous expressément l’intention proactive de déposer un dossier de candidature. La validité convergente du construit est étayée par des corrélations statistiquement significatives et élevées avec les mesures d’attractivité générale de l’organisation (souvent $r > 0,65$, $p < 0,001$) et d’évaluation globale du poste ($r > 0,70$,$p < 0,001$).

Validité discriminante

Un enjeu psychométrique crucial consistait à démontrer que la probabilité de candidature ne se confond pas avec l’attractivité organisationnelle perçue. Feldman et al. (2006) ont administré, conjointement à la JAL, des échelles mesurant l’évaluation globale de l’annonce, le prestige perçu de l’entreprise et la perception de la culture organisationnelle. L’application du critère de Fornell et Larcker (1981) a confirmé que la variance moyenne extraite (Average Variance Extracted, AVE) de l’échelle JAL excède substantiellement le carré des coefficients de corrélation partagée entre l’intention de candidature et ces autres variables latentes ($AVE > 0,75$, tandis que $r^2$ demeurait inférieur à 0,55). Les modèles d’équations structurelles confirmatoires comparant un modèle unifactoriel global à un modèle multifactoriel ont montré une supériorité statistique éclatante du modèle distinguant la JAL des construits attitudinaux (gain hautement significatif en $\Delta \chi^2$, valeurs de CFI supérieures et de RMSEA inférieures).

Validité prédictive et critériée

La validité prédictive de l’instrument a été vérifiée tant dans des contextes de simulation en laboratoire que dans des cadres écologiques réels de recherche d’emploi. Les recherches démontrent que des scores élevés sur l’échelle JAL sont de robustes prédicteurs concrets :

• Du clic effectif sur le bouton d’envoi de candidature lors de tests menés sur des plateformes web réelles (validité critériée écologique) ;
• De la persistance dans la recherche d’informations additionnelles concernant l’employeur (visite du site carrières, consultation des bilans sociaux) ;
• Du dépôt formel du curriculum vitæ dans les semaines suivant la présentation des annonces expérimentales, avec des coefficients de corrélation logistique prédisant avec succès le comportement réel d’application ($p < 0,01$).

8. Fidélité / Reliability

La fidélité de l’échelle de probabilité de candidature à un emploi (JAL) atteint des standards métrologiques remarquables, attestés de manière uniforme à travers différents échantillons d’étudiants en fin d’études, de jeunes diplômés et de professionnels confirmés en recherche active de mobilité professionnelle.

Dans l’étude princeps menée par Feldman, Bearden et Hardesty (2006), l’instrument a été testé au travers d’un plan factoriel complexe manipulant divers niveaux de spécificité d’information dans les annonces de recrutement. Pour l’ensemble des conditions expérimentales testées, le coefficient d’alpha de Cronbach s’est établi à des niveaux exceptionnellement élevés, se situant systématiquement entre 0,92 et 0,95. Dans l’échantillon global de validation de leur étude (qui regroupait plusieurs centaines de répondants exposés à des descriptions d’emploi variées), le coefficient rapporté atteignait $\alpha = 0,94$, démontrant une covariance interne quasi-parfaite des cinq indicateurs.

Outre l’alpha de Cronbach, les analyses subséquentes recourant à la modélisation par équations structurelles rapportent une fiabilité composite (Composite Reliability, CR ou $\omega$ de McDonald) supérieure à 0,93, éliminant tout soupçon de sous-estimation ou de sur-estimation artificielle liée aux hypothèses de tau-équivalence. La variance moyenne extraite (AVE) dépasse régulièrement 0,75 (valeur bien supérieure au seuil conservateur de 0,50 recommandé dans la littérature psychométrique), confirmant que plus des trois quarts de la variance observée dans les scores résultent du véritable construit latent de probabilité de candidature plutôt que de l’erreur de mesure aléatoire.

Les études de stabilité temporelle (fidélité test-retest) réalisées dans des contextes expérimentaux avec intervalle de mesure de deux à trois semaines sans nouvelle exposition informationnelle indiquent un coefficient de corrélation de Pearson intrapersonnel élevé ($r_{tt} = 0,81$ à $0,86$, $p < 0,001$), démontrant que lorsque les perceptions relatives à l'offre demeurent stables dans la mémoire de travail de l'individu, l'intention conative mesurée par la JAL présente une cohérence longitudinale robuste.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’architecture factorielle de la JAL a été rigoureusement éprouvée par les concepteurs au moyen de méthodes d’analyse factorielle exploratoire (AFE) puis d’analyse factorielle confirmatoire (AFC) sous estimation du maximum de vraisemblance.

Analyse factorielle exploratoire (AFE)

Lors de la phase initiale d’évaluation des items, l’AFE sans rotation (et sous rotation oblique Promax dans les configurations multi-échelles) a fait ressortir un facteur latent unique dominant conformément au critère de Kaiser (valeur propre supérieure à 1,00). Cette dimension unique présentait une valeur propre (eigenvalue) substantielle (souvent supérieure à 3,80), expliquant à elle seule plus de 76 % à 82 % de la variance totale des scores d’items. Le diagramme d’éboulis (scree plot) de Cattell illustrait une rupture nette et incontestable après le premier facteur, sans apparition d’un second coude interprétable.

Les saturations factorielles (factor loadings) de l’ensemble des cinq items sur cette dimension latente se sont avérées extrêmement puissantes, oscillant toutes entre 0,82 et 0,93, avec des communautés ($h^2$) hautement satisfaisantes dépassant 0,70. Aucun item ne présentait de saturation croisée problématique lorsqu’il était factorisé en présence d’items mesurant des construits voisins (comme l’adéquation perçue ou la crédibilité perçue du recruteur).

Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

La structure unidimensionnelle a ensuite été testée par AFC sur des échantillons indépendants. Les indices d’ajustement global du modèle unifactoriel à cinq indicateurs se sont révélés exemplaires, satisfaisant aux critères méthodologiques les plus rigoureux recommandés par Hu et Bentler (1999) :

• Indice de qualité d’ajustement comparatif (CFI) : $> 0,98$ (souvent rapporté à 0,99) ;
• Indice de Tucker-Lewis (TLI) : $> 0,97$ ;
• Erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) : $< 0,05$ (intervalle de confiance à 90 % compris entre 0,000 et 0,068) ;
• Résidu quadratique moyen standardisé (SRMR) : $< 0,025$ ;
• Ratio Chi-deux sur degrés de liberté ($\chi^2 / dl$) : $< 2,5$, non significatif ou modéré compte tenu de la taille d'échantillon.

Les poids factoriels standardisés ($lambda$) issus de l’AFC sont tous statistiquement significatifs à $p < 0,001$, confirmant que les cinq items fonctionnent de manière synergique et non redondante pour appréhender le construit théorique latent.

10. Instrument de mesure / Instrument

L’instrument de mesure JAL se caractérise par une administration simple, directe et rapide, s’intégrant sans difficulté dans des protocoles de recherche en laboratoire ou des enquêtes en ligne à grande échelle :

• Type d’instrument : Questionnaire psychométrique d’auto-évaluation (self-report inventory) mesurant l’intention comportementale conative.
• Format d’administration : Papier-crayon ou questionnaire numérique informatisé (compatible Qualtrics, SurveyMonkey, RedCap, etc.).
• Nombre total d’items : 5 items formulés de manière directe et concise.
• Échelle de réponse : Échelle de type Likert en 7 points. Selon les déclinaisons de l’étude princeps, les ancres de réponse s’échelonnent :
  • De 1 = « Fortement en désaccord » (Strongly Disagree) à 7 = « Fortement d’accord » (Strongly Agree), ou
  • De 1 = « Très improbable » (Very Unlikely) à 7 = « Très probable » (Very Likely) pour les items formulés sous forme de question probabiliste directe.
• Temps de passation estimé : Moins de 2 minutes pour un lecteur moyen.
• Modalités de cotation et de calcul du score :
  • Tous les items sont orientés positivement ; il n’y a pas d’item inversé dans la version canonique originale de Feldman et al. (2006).
  • Le score global individuel de probabilité de candidature est calculé en réalisant la moyenne arithmétique simple des 5 items (score composite allant de 1,00 à 7,00) ou la somme brute des réponses (score variant de 5 à 35 points).
  • Un score plus élevé reflète une intention conative plus forte et une propension accrue à postuler effectivement au poste décrit.

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

L’échelle JAL a été formellement publiée en 2006 dans l’article académique suivant : Journal of Advertising, volume 35, numéro 1, pages 123–141.

• Droits d’auteur et propriété intellectuelle : L’article fondateur est sous copyright de l’American Academy of Advertising (AAA), actuellement publié et diffusé par l’éditeur commercial Routledge / Taylor & Francis Group.
• Permissions d’utilisation académique : Conformément aux usages académiques standards (doctrine de l’utilisation équitable ou fair use), l’échelle peut être librement utilisée, adaptée et administrée par les chercheurs universitaires, étudiants et enseignants-chercheurs dans le cadre d’études scientifiques non commerciales sans paiement de redevance, sous réserve expresse de citer formellement l’article source de Feldman, Bearden et Hardesty (2006).
• Utilisation commerciale et conseil en entreprise : Les praticiens, agences de marketing de recrutement, cabinets de conseil en ressources humaines ou entreprises souhaitant intégrer l’échelle dans un logiciel commercial ou un outil d’audit propriétaire sont invités à vérifier les conditions de réutilisation auprès du centre des permissions de l’éditeur Taylor & Francis (RightsLink).
• Coût : Gratuit pour la recherche scientifique non commerciale.

12. Références / References

Les publications scientifiques de référence soutenant la conceptualisation, la validation et l’utilisation de l’échelle de probabilité de candidature à un emploi sont répertoriées ci-dessous selon les normes bibliographiques de l’APA (7e édition) :

• Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
• Barber, A. E. (1998). Recruiting employees: Individual and organizational perspectives. SAGE Publications. https://doi.org/10.4135/9781452243351
• Feldman, D. C., Bearden, W. O., & Hardesty, D. M. (2006). Varying the content of job advertisements: The effects of message specificity. Journal of Advertising, 35(1), 123–141. https://doi.org/10.2753/JOA0091-3367350108
• Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley.
• 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
• Highhouse, S., Lievens, F., & Sinar, E. F. (2003). Measuring applicant attraction to organizations. Educational and Psychological Measurement, 63(6), 986–1001. https://doi.org/10.1177/0013164403258403
• 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
• Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The elaboration likelihood model of persuasion. Advances in Experimental Social Psychology, 19, 123–205. https://doi.org/10.1016/S0065-2601(08)60214-2
• Spence, M. (1973). Job market signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355–374. https://doi.org/10.2307/1882010

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items