Interrelated Factors Influencing the Adoption Decision of AIS Applications by SMEs in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify the main factors that either facilitating (motivating) or inhabiting the adoption decision of AIS by small –medium sized companies in Jordan. In order to accomplish the research objectives, a conceptual framework was designed. The conceptual framework includes three major interrelated factors: organizational, technological and environmental factors. The data for this research were collected through email survey with 101 respondents. The target respondents were the small-medium sized companies in Jordan and the key respondent approach was used. A group of twenty factors, employed as variables from the previous studies and models of adoption were listed and examined in a neutral manner, without pre-classifying them as barriers or incentives, through email surveys sent to key respondent in the SMEs. Respondents were asked to indicate how these factors influence their AIS adoption decisions. Furthermore, a comparison analysis has conducted to show how these factors are perceived differently among those who have adopted as AIS, those that will not adopt it all and those that might adopt it in the near future. The finding showed that only twelve of these factors were found significant, eight labeled as incentives and four labeled as barriers. However, the set cost factor was the only shared one perceived as a barrier among all groups. The results showed the three groups adopt perceive factors differently. The research has finalized with some theoretical and practical implications and recommendations.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».