AN EMPIRICAL ANALYSIS OF FACTORS INFLUENCING INTERNET/E-BUSINESS TECHNOLOGIES ADOPTION BY SMES IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Small and medium enterprises (SMEs) around the world engage in e-commerce and e-business to support business operations as well as to enhance revenue generation from nontraditional sources. Internet and e-business technologies (IEBT) are the pillars of e-commerce and e-business. Despite the universal appeal of IEBT, it has been reported that the adoption of such technologies by SMEs is influenced by contextual imperatives. The objective of this research is to investigate factors impacting the adoption of IEBT in SMEs based in the Maritime region of Canada. A research model based on the diffusion of innovation (DIT) and the Technology–Organization–Environment (TOE) frameworks was used to guide the discourse. Such factors as relative advantage, compatibility, complexity, management support, organizational readiness, external pressure, and government support were used to develop relevant hypotheses. Questionnaires were mailed to key informants in SMEs. Data analysis was performed using the partial least squares (PLS) technique. Predictions related to relative advantage, management support, and competition's pressure were confirmed. The study did not support the constructs of compatibility, complexity, government support, customers' and partners' pressures as significant predictors of IEBT adoption by the SMEs in the region.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».