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Enregistrement W2142345840 · doi:10.5539/jms.v1n1p32

Evaluating the Impacts of Online Banking Factors on Motivating the Process of E-banking

2011· article· en· W2142345840 sur OpenAlexvenueno aff
Akram Jalal, Jassim Marzooq, Hassan A. Nabi

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleUsabilityCredibilityScale (ratio)Technology acceptance modelBusinessThe InternetInformation securityMarketingPsychologyComputer scienceWorld Wide WebComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this research paper is to explore and mature the Impact of selected factors on the customers’ intention to use internet banking in Bahrain.Design/methodology/approach – This research based on an empirical study using a questionnaire with five-point Likert-scale, is applied to 171 usable responses. Three factors are tested, that is perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEOU), security and privacy (PC).Findings – Results indicate that all the elements for the three identified factors are important with respect to the users’ adoption of e-banking services. Credibility factors (Security and Privacy) are the major sources of dissatisfaction, which have remarkably impacted users’ satisfaction. In the meantime, perceived ease of use (PEOU) and perceived usefulness (PU) are sources of satisfaction. The results also disclose that security and privacy factors play an important part in determining the users’ acceptance of e-banking services with respect to different segmentation of age group, income level and level of education.

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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