Explicit and Implicit Antecedents of Users' Behavioral Beliefs in Information Systems: A Neuropsychological Investigation
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.
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral beliefs—perceived usefulness and perceived ease of use—have been identified as the most influential antecedents of individuals' information systems use intentions and behaviors within the technology acceptance model. However, little research has been aimed at investigating the implicit (automatic or unconscious) determinants of such cognitive beliefs, and more importantly, the potential nonlinear relationships of such antecedents with explicit (perceptual) ones. As such, this paper theorizes that implicit neurophysiological states—memory load and distraction— and explicit—engagement and frustration—antecedents interact in the formation of perceived usefulness and perceived ease of use. To test the study's hypotheses, we conducted an experiment that measured neurophysiological states while individuals worked on instrumental and hedonic tasks using technology. The results show that, as theorized, implicit and explicit constructs interact together, and thus have a nonlinear effect on behavioral beliefs. Specifically, when engagement is high, neurophysiological distraction does not statistically significantly affect perceived usefulness, whereas when engagement is low, neurophysiological distraction has a negative and significant effect on usefulness. The results also show that when frustration is high, neurophysiological memory load has a negative effect on perceived ease of use, whereas when it is low, neurophysiological memory load has a positive effect on perceived ease of use. This study makes several contributions to acceptance research and the emerging field of NeuroIS, including demonstration of the importance of emotional perceptions for moderating the effects of neurophysiological states on behavioral beliefs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle