Inhibitors and Enablers as Dual Factor Concepts in Technology Usage
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Information systems (IS) research has focused extensively on the factors that foster adoption and usage. A large body of work explores overall beliefs about system usage, antecedents of system satisfaction, and other perceptions that enable system success, create positive attitudes, and encourage usage. However, much less attention has been given to what perceptions uniquely inhibit usage. In large part, this is due to the implicit assumption that the inhibitors of usage are merely the opposite of the enablers. This paper proposes a theory for the existence, nature, and effects of system attribute perceptions that lead solely to discourage use. I posit that usage inhibitors deserve an independent investigation on the basis of three key arguments. One, there exist perceptions that serve solely to discourage usage, and these are qualitatively different from the opposite of the perceptions that encourage usage. Two, these inhibiting and enabling perceptions are independent of one another and can coexist. Three, inhibiting and enabling perceptions have differing antecedent and consequent effects.. As unique beliefs, inhibiting perceptions can add to our understanding of the antecedents of usage or outright rejection. Further, such inhibitors may not only be important to the IS usage decision, they may be more important than enabling beliefs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle