L'impact de l'utilisabilité et de la lisibilité matérielle de l'appareil mobile sur l'utilisation de l'application bancaire
Notice bibliographique
Résumé
Afin de se positionner différemment des concurrents, les entreprises développent des attributs plausibles, distinctifs et attractifs pour les consommateurs (Porter et Millar, 1985). Les applications mobiles, qui représentent un nouveau lien direct entre le consommateur et les entreprises (Nantel, 2005), apparaissent comme un moyen de différenciation innovant et de plus en plus utilisé. Dans le domaine bancaire au Québec, l'utilisation des applications mobiles bancaires sur appareils mobiles est en grande croissance (Mobile Money and Banking Report, 2011). En reliant les appareils mobiles les plus utilisés par le consommateur aujourd'hui aux applications mobiles qui sont également en essor, les institutions financières sont devenues ubiquitaires et accessibles en tout temps et lieu sans avoir à supporter des coûts supplémentaires de main d'œuvre (Dahlberg et autres, 2008; Mallat, 2007). Cette recherche, portant sur le domaine bancaire, s'inscrit dans ce contexte et fait le lien entre des aspects inhérents à l'appareil mobile et les applications. En effet, le présent sujet démontre que l'utilisabilité perçue de l'appareil mobile et la perception de la lisibilité matérielle des caractères affichés sur son écran influent à la fois sur l'intensité d'utilisation et l'intention future d'utiliser les applications bancaires mobiles. Ces effets passent par l'auto-efficacité perçue du consommateur lors de l'utilisation de l'appareil mobile. D'un point de vue théorique, ce mémoire constitue un point de départ dans l'étude de l'impact de caractéristiques propres à l'appareil mobile sur l'intensité de la réalisation d'opérations sur application bancaire. Il fournit un nouvel éclairage de l'étude du comportement des utilisateurs d'applications mobiles bancaires. Cette recherche contribue à la fois aux littératures en marketing bancaire et celles portant sur les systèmes d'informations. D'un point de vue managérial, cette étude démontre aux institutions financières qu'il est important de tenir compte de l'appareil mobile utilisé par le consommateur dans les critères de développement de leurs applications mobiles. Il en est de même pour les fabricants d'appareils mobiles désireux d'attirer des partenaires commerciaux exclusifs pour le développement d'applications mobiles compatibles seulement avec le modèle vendu par l'entreprise. Des recherches futures seront nécessaires pour comprendre les mécanismes sous-jacents à ce phénomène et analyser l'ensemble des attributs d'un appareil mobile qui influeraient sur l'utilisation des applications mobiles à caractère transactionnel en général et bancaires en particulier. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Appareils mobiles, applications mobiles bancaires, utilisabilité, lisibilité matérielle.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».