Characteristics of tasks and technology as a driver of task-technology fit and the use of the hotel reservation information system
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
Purpose This study aims to examine the effect of task and technology characteristics on the compatibility of technology and tasks, as well as examine the reciprocal effect between the task-technology fit and the use of information systems. Design/methodology/approach The study took place in 36 star hotels from one-star to four-star hotels in some cities and districts in South Kalimantan Province. There were 24 hotels in Banjarmasin, 7 hotels in Banjarbaru and 1 hotel in each area of Banjar, Tanah Bumbu, Tabalong, Hulu Sungai Utara and Barito Kuala. The hotels chosen were those implemented the information and communication technology as supporting administrative activities to serve hotel customers. The population was the front office staff in the existing hotels as the users of the information technology. The sampling technique used in this research was the questionnaire distribution in accordance with the number of population. Data were collected from the filled questionnaires. From the 239distributed questionnaires, 164 (68.62 per cent) were returned and used as the research data. Findings Task characteristics and technology characteristics have a significant and positive effect on task-technology fit, in which the higher the task characteristics and technology characteristics, the higher the task-technology fit. The task-technology fit and the use of information systems are positive and reciprocal. This means that the higher the task-technology fit, the higher the use of information systems. Originality/value The originality of this study is reciprocal relationship between the variables of use with the task-technology fit. Some researchers have found the compatibility of technological tasks affecting the use of information systems, namely, Lin and Huang (2008), Norzaidi and Salwani (2009), Larsen et al. (2009), McGill and Klobas (2009), D’Ambra and Wilson (2013), Im (2014) and Chang et al. (2015). On the other hand, in task-technology fit theory, Goodhue and Thompson (1995) state that use affects the task-technology fit.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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