E-literacy-adoption model and performance of women-owned SMEs in Southwestern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the moderating effect of e-literacy and business information strategy on the relationship between ICT adoption and performance of women-owned SMEs in Southwestern Nigeria. The theories of information technology trilogy by (J Strateg Inf Syst 10:77-99, 2001) coupled with the ICT literacy of (MediaSmarts, Digital Literacy Funadamentals, Canada’s Centre for Digital and Media Literacy MediaSmarts, 2017) which in this study is conceptualized as e-literacy were adapted, and five hypotheses were formulated towards proposing an e-literacy-adoption model for enhanced SMEs’ performance. The study adopted the correlational survey research design and consists of women-owned SMEs in Southwestern, Nigeria. A multi-stage sampling was employed in the study, and a sample size of 240 women-owned SMEs was drawn. However, 236 were retrieved, giving a 94.4% response rate. The questionnaire was used to obtain information, and the correlation analysis was used to analyze the data obtained. The result of the study revealed that e-literacy and business information strategy are significant to the adoption of ICT for effective performance among women-owned SMEs in Nigeria. The study recommends that governments and various NGOs committed to enhancing the growth and development of women-owned SMEs in Nigeria should provide necessary grants and sponsorship towards providing necessary ICT workshops and trainings that could enhance women-owned SMEs’ e-literacy and skills and also the adoption of ICT towards a better performance.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».