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Enregistrement W2080004280 · doi:10.1177/0266666914563358

Examining the adoption and continuous usage of context-aware services

2014· article· en· W2080004280 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

RevueInformation Development · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Structural equation modelingTourismPerceptionProcess (computing)Computer scienceKnowledge managementGlobal Positioning SystemMarketingBusinessPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context-aware services such as Global Positioning System (GPS) and Location Based Services (LBS) can be used to acquire information and services at any time from anywhere in various contexts. It is critical to study how user perceptions and intentions are affected in different decision-making processes. Based on the Technology Acceptance Model and Expectation Confirmation Theory, this research examines a two-stage theoretical model of consumer adoption of context-aware services by studying an example of an intelligent tourist guide Xi-Hu-Tong (West Lake tour). We focus on the formation mechanisms of user decisions in the initial adoption stage, and on feedback and evaluation mechanisms in the post-adoption stage. According to our data analysis using structural equation modeling, we find that relative advantage, motivational needs, and personal situations have significant impacts on user initial adoption intention. Additionally, usage experience has a significant impact on expectation confirmation and satisfaction. Usage experience also influences user satisfaction, reinforcing the emergence of post-adoption behaviors such as continuous usage and recommendations. Together, these results illustrate the dynamic process that encourages consumers who begin as potential users to eventually become loyal users.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,244 · 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