Investigating Factors Influencing the Adoption and Use of Free and Open Source Software (FOSS) in Tanzanian Higher Learning Institutions: Towards an Individual-Technology-Organizational-Environmental (ITOE) Framework
Notice bibliographique
Résumé
This paper is located within the global debates about adoption and use of Free and Open Source Software (FOSS) in developing countries. From the Tanzanian Higher learning Institutions (HLIs), this paper investigates factors influencing the adoption and use of the FOSS. The rationale for the investigation stems from the notion that Tanzanian HLIs is yet to fully adopt and use FOSS, despite huge investments and efforts being made on ground. This is facilitated by the lack of clear FOSS adoption and use framework. The source of this data was a questionnaire which comprised of structured questions, using a five-point Likert Scale. The population sample for the study was all HLIs stakeholders in Tanzania. Participants included both public and private HLIs. The positive factors includes autonomy for code modifications, IT staffs and decision makers, organization awareness, trustworthiness of FOSS, licensing and scalability, collaboration and knowledge sharing, collaboration on international ICT, organization policy and good social economic policy. The negative influences that emerged included, Lack of proper plan, low confidence, lack of expertise, unfit for purpose, difficult to implement, lack of supporting software. Furthermore, this paper motivates other researchers to analyze why the adoption and use of Free and Open source software is still low to higher learning Institutions in East Africa even though there potential benefits that have been advocated in many previous studies. Finally the paper has proposed Individual-Technological-Organizational- Environmental (ITOE) framework for adoption and use of FOSS.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».