Adoption and non-adoption motivational risk beliefs in the use of mobile services for health promotion
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to validate empirically a theoretical model that integrates an innovative construct capturing consumers’ non-adoption risk belief associated with not using a mobile service designed to support them in a non-leisure activity. Design/methodology/approach A theoretical model contrasting perceived non-adoption risk to perceived adoption risk of a mobile service supporting health promotion was developed and tested with a sample of potential consumers in North America. Findings Results show that non-adoption risk is a moderately strong antecedent of motivational factors in contrast to adoption risk that hinders the acceptance of a mobile service supporting health promotion. Research limitations/implications Healthcare is a highly sensitive social sector, so possible negative consequences of not using the support of a mobile service are an additional motivation for adopting this service. Future research should test the role of non-adoption risk in other contexts of technology use, including non-leisure settings. Practical implications Making potential users see the possible negative consequences of not using a mobile service designed to support them in a non-leisure activity increases their motivation and, subsequently, intention to use the service. Social implications Educational efforts to making consumers see the risks of not using a supporting technology application appear to be justified. Originality/value This study demonstrates the significant role of non-adoption risk belief that captures the negative consequences individuals may perceive if they fail to use as expected a mobile service application designed specifically to help them.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».