MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2536663986

THE FREQUENCY AND INTENSITY OF EXPERIENCEIN ONLINE BANKING USE

2012· article· en· W2536663986 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Singer, Babu G. Baradwaj, Susan Flaherty, Francis Rugemer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Internet Banking and Commerce · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCounterintuitiveUsabilityComputer sciencePerceptionWeb siteBanking industryWorld Wide WebThe InternetHuman–computer interactionPsychologyBusinessAccounting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature on online banking adoption generally finds experience to be a positive factor in online banking use. In contrast, this research suggests a more complex relationship between experience and online banking. Experience is found to have a negative effect on online banking use through its impact on the perceived ease of use (PEOU) and perceived usefulness (PU) of online banking. While counterintuitive, these finding are hypothesized to reflect the fact that greater intensity of use diminishes PEOU because as an individual gains experience with more complex and sophisticated applications in the bank web site, the user becomes increasingly aware of the difficulty of making the most of that technology. It is further hypothesized that greater frequency of use diminishes the PU of a web site because the perception of usefulness of a web site depends on marginal utility, not total utility.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Internet Banking and CommerceMême sujetTechnology Adoption and User BehaviourTravaux en français237 207