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Enregistrement W2028336035 · doi:10.1108/jeim-12-2012-0084

Factors affecting citizen adoption of transactional electronic government

2014· article· en· W2028336035 sur OpenAlexaffabout
Mahmud Akhter Shareef, Vinod Kumar, Uma Kumar, Yogesh K. Dwivedi

Notice bibliographique

RevueJournal of Enterprise Information Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLISRELTransactional leadershipDatabase transactionMaturity (psychological)Transactional analysisOriginalityService (business)Capability Maturity ModelGovernment (linguistics)Empirical researchValue (mathematics)BusinessMarketingStructural equation modelingPsychologyComputer scienceMathematicsSocial psychologyStatisticsDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to identify and model adoption criteria of citizens for electronic-government (eGov) service at the transaction maturity stage. Design/methodology/approach – The empirical study was conducted among the citizens of Ontario, Canada who have experience of using Canadian e-Gov system. Findings – From statistical analysis through LISREL, this study revealed that ability to use and assurance to use are the critical factors for adoption of eGov at the transaction phase (GAM-T). Originality/value – The findings of this research can be considered as original as this paper concludes that eGov functional characteristics are not only different at different levels of service maturity, but adoption factors at different levels of service maturity are also potentially different. From static to interaction to transaction, citizens perceive different factors to be important for creating the behavioral attitude and intention to accept the eGov system and to use it.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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