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Enregistrement W2763518769 · doi:10.1016/j.jsis.2017.07.004

How and why trust matters in post-adoptive usage: The mediating roles of internal and external self-efficacy

2017· article· en· W2763518769 sur OpenAlexafffund
Stefan Tams, Jason Bennett Thatcher, Kevin Craig

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strategic Information Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Focus on post-adoption , an important area that we need to better understand. • Explicating how and why trust in IT influences post-adoptive behavior (mediation). • Taking a theory-driven approach to studying post-adoption, which is rarely done. • Refraining from using adoption theories such as TAM in the post-adoption context. • Introduction of bootstrapping as an advanced test of mediation to IS research. Since the underutilization of technology often prevents organizations from reaping expected benefits from IT investments, an increasing body of literature studies how to elicit value-added, post-adoptive IT use behaviors. Such behaviors include extended and innovative feature use, both of which are exploratory in nature and can lead to improved work performance. Since these exploratory behaviors can be risky, research has directed attention to trust in technology as an antecedent to post-adoptive IT use. In parallel, research has examined how computer self-efficacy relates to post-adoptive IT use. While such research has found that both trust and efficacy can lead to value-added IT use and that they might do so interdependently, scant research has examined the interplay between these antecedents to post-adoptive IT use. Drawing on the Model of Proactive Work Behavior with a focus on its predictions about trust and efficacy, we develop a research model that integrates trust in technology and computer self-efficacy in the post-adoption context. Our model suggests that the two concepts are interdependent such that trust-related impacts on post-adoptive use behaviors unfold via computer-related self-efficacy beliefs. Contemporary tests of mediation on data from more than 350 respondents provided support for our model. Hence, our findings begin to open the black box by which trust-related impacts on post-adoptive behaviors unfold, revealing computer self-efficacy as an important mediating factor. In doing so, this study furthers understanding of how, and why, trust matters in post-adoptive usage, enabling strategic change management by elucidating the “fit” between technological characteristics and post-adoptive usage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations107
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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