Determinants of Customersâ Adoption of Mobile Banking:An Empirical Study by Integrating Diffusion of Innovation withAttitude
Notice bibliographique
Résumé
Adoption of mobile technology as an alternate distribution channel in delivering the banking services to customer’s shows prospective in the newly developed banking model all over world. Mobile banking is a new radical innovation in the excellence of service delivery to banks. Banks are mining this technology to empower the society containing both banked and un-banked customers as well as bringing profits to mobile network operators and reducing the operational cost for the banks. This research attempted to integrate the customer’s attitude and social environmental factor i.e. mimetic force with Diffusion of Innovation (DOI) model by Roger’s in widening the applicability to mobile banking in India. It explains the customers’ attitude towards mobile banking in terms of innovation attributes i.e. Relative Advantage, Compatibility, Trialbility, Observability and Institution theory i.e. mimetic pressure which leads to the formation of attitude towards adoption of mobile banking. It was found compatibility; trialability and mimetic force are the good predictors for attitude towards adoption of mobile banking in Indian context. The research has enhanced knowledge base on customer adoption of mobile banking and has identified the innovation attributes and mimetic force in explaining the customers’ attitude in better understanding of the commercial likelihood of distribution channel.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».