An Empirical Investigation on the Adoption of e-Government in Developing Countries: The Case of Jordan
Notice bibliographique
Résumé
While e-Government has the potential to improve public administration effectiveness as well as efficiency by increasing convenience, performance and accessibility of different government services to citizens, the success of these initiatives is dependent not only on government support, but also on citizens’ willingness to accept and adopt those e-government services. Although there is a great body of literature that discuss e-Government in developed countries, e-government in developing countries, in general, and Arab countries, in particular, has not received equal attention. The objective of this study is to determine the factors that influence the adoption of e-government services in a developing country, namely Jordan. An extended version of Technology Acceptance Model (TAM) is utilized as the theoretical base of this study. Overall, the study proposes that citizens’ perceptions about e-Government services influence their attitude towards adopting e-government initiatives. A survey collected data from 853 online users of Jordan’s e-government services. Using partial least squares (PLS) of structural equation modeling (SEM) analysis technique, the results show that all the four factors, namely: Perceived Credibility, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use and Computer Self Efficacy have significant effect on the adoption of e-government services in Jordan. Moreover, the study findings show that Perceived Ease of Use as the most important factor in predicting Jordanian citizens’ adoption of e-government services. The research limitations, implications for research and practice are discussed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».