Internet Banking Adoption in Jordan: A Behavioral Approach
Notice bibliographique
Résumé
Day after day, many enterprises make use of the Internet and cyber space to reach out to customers everywhere at any time. The banking industry, like other industries, is using the Internet channel to protect its current position against other virtual players who may provide more convenience and lower priced services. Internet banking (IB) is meant to provide 24/7 service for banking customers, yet the electronic channel comes with challenges as well as gains for both bankers and customers. This study aims to identify the important determinants of online behavior, particularly with respect to Internet banking and the technology acceptance research. The different technology acceptance models are discussed thoroughly in the literature review to explain the stages and the foundations that led to the formation of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). This work aims at investigating the viability of the aggregated technology acceptance model, the UTAUT, in a non-industrial country (Jordan). The research also permits an extension to the model by addressing the impact of web presence on the online behavior, namely website quality perceptions. The contribution of this work lies in several areas of implementation and empirical analyses. This research extended the UTAUT model to account for the online behavior. The extension comprised decomposing the technical sources dimension of the facilitating condition construct of the UTAUT and replacing it with the website design quality structure variable. The current work validates the UTAUT measures as developed by its authors, in addition to supporting the interrelationships among the key constructs in technology acceptance research. The proposed extension to the UTAUT model attempts to capture the impact of website quality perceptions on key constructs, namely performance expectance, effort expectancy and usage behavior. A restrict research methodology was used to test both original and developed hypotheses, the results show that website quality structure does impact usage behavior indirectly, through performance expectancy and effort expectancy. Discussion, conclusion, and further research area are provided based on the results of the research.
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 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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».