MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2025570367 · doi:10.1002/asi.20453

Understanding competing application usage with the theory of planned behavior

2006· article· en· W2025570367 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Information Science and Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheory of planned behaviorTheory of reasoned actionComputer scienceSet (abstract data type)Context (archaeology)Norm (philosophy)Technology acceptance modelControl (management)PsychologySocial psychologyHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract User acceptance models such as the technology acceptance model, the theory of reasoned action, and the theory of planned behavior have been widely used to study a specific information system, a group of systems, or even computers in general. This study examines the usage of competitive information systems. It applies the theory of planned behavior (TPB) in a comparative frame of reference model (relative model) in which relative attitude, relative subjective norm, relative intention, and relative usage are examined. The study is set in the context of two instant messaging technologies. Based on a survey from 300 instant messaging users, the effects of attitude and subjective norm on intention in each model were different (i.e., when TPB is tested once for each application). This confirms that the behavioral model can show different effects for competitive products. In addition, correct competitive answers were given by the relative model; however, these may differ from the answers found from a single application model. The authors show the importance of studying the relative model for competitive products.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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