Individual Personality Factors as Drivers for Electronic and Mobile-Shopping Acceptance in United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this paper is to examine how individual personality factors including functionality factors interactivity, psychological factors, usability and technology factors, and product/service characteristics can influence Dubai Emiratis to adopt and use online shopping. Methodology: Thirty six questionnaire items were administered to 180 adult Emiratis living in Dubai to examine the influence of personality factors on online shopping acceptance. The sample of 180 Emiratis was chosen through random sampling technique.Results: The findings significantly improved the understanding of users in Dubai in terms of their E&M-Shopping acceptance. The factors could assist in achieving successful E&M-Shopping acceptance. Along a similar line of importance, the findings highlighted the low awareness of users concerning government regulations and product return policy.Practical implications: The result of this study showed that usability and technology factors affected the consumers’ acceptance of Electronic and Mobile shopping. Therefore, future technology in E&M-Shopping should be enhanced through government initiatives and such enhancements will be evidenced in the country’s -GDP. This is also expected to achieve the target of the UAE vision 2021 to be among the top 20 countries that are in readiness to capture opportunities provided by information and communication technology to increase competitiveness. Originality or Value: The findings of this study are expected to add knowledge to the behaviour of Dubai Emirati consumers with regard to electronic commerce. Emirati consumers who dwell in Dubai have been compared to international consumers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».