Extending Technology Acceptance Model to EPV Application
Notice bibliographique
Résumé
This study intends to determine the acceptance of the technology in making ethical performance among auditors. We have reviewed current technology acceptance theories and formulates a unified model for the context of EPV application based on several constructs which is: performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, motivating and impeding factor and perceive risk. Hypothesis are generated and their validity is analyzed by using Pearson Correlation and Multiple Linear Regression and a model has been produces for findings of the study namely Technology Acceptance towards EPV application (TAEPV). From the model, hedonic motivation has been excluded because it shows no significant relationship towards technology acceptance which means it is not suitable to be a factor to determine technology acceptance of EPV application. The respondents are tertiary students that are undergoing study in accounting, as they are the future pool of talent for the workforce. The results show that TAEPV outperforms current technology acceptance model by significantly improving the R-squares. Thus, this study makes modest theoretical and empirical contributions to the professional sector to (1) analyse existing tools in measuring ethical performance of individuals, (2) propose a unified model of technology acceptance toward EPV application and (3) evaluate technology acceptance in implementing EPV application. As for recommendation, it is hoped that TAEPV theories can be then evaluated by the financial auditors to assess their acceptance and use behavior of EPV application, the pioneer of professional judgment system.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».