An Exploration of Social Networking Sites (SNS) Adoption inMalaysia Using Technology Acceptance Model (TAM), Theory ofPlanned Behavior (TPB) And Intrinsic Motivation
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
The objective of the paper is to explore the factors that encourage students to adopt social network sites (SNS) in Malaysia and to use the study’s findings to develop guidelines for SNS providers on how to maximize the rate of adoption. A conceptual model of Technology Acceptance Model (TAM), Theory of Planned Behaviour (TPB) and intrinsic motivation is proposed and empirically tested in the context of SNS usage. Structural Equation modelling was used on the survey data from 283 university students to test the model fit and corresponding hypotheses. The results show that both TAM and TPB were supported in their predictions of SNS usage intention and perceived enjoyment is a more significant antecedent of attitude as compared to perceived usefulness. Other than communicating with others, the users are looking for fun and enjoyment from using SNS. The relationships between the factors were also presented. Theoretical and managerial implications are discussed at the end of the article. The paper has addressed two limitations that provide opportunities for other researchers to explore them in depth in the future in the similar field of social network sites (SNS). The limitations are presented in the conclusion’s part. For researchers, this paper provides a framework to identify and understand the way the potential key factors contribute to the adoption of SNS. For practitioners, this framework lists the features that specifically attract SNS users. Understanding users’ preferences is of major importance in ebusinesses for making strategic decisions to increase user satisfaction, as well as improving the performance of the business.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle