An Exploration of the Drivers of Non-Adoption Behavior
Notice bibliographique
Résumé
While there has been a substantial amount of attention within the information systems research community towards understanding the phenomenon of adoption, much less is known about non-adoption. This study examines the factors surrounding the decision to not adopt a technology and whether certain factors exert differing effects on individuals in particular ways such that concurrent factors could be identified to develop a classification of the specific types of non-adoption behavior. Utilizing inhibitor theory and the symbolic adoption model as a foundational framework for the different types of non-adoption, we posit that different types of non-adoption exist which is demonstrated by determining the perceptions towards technology that coalesce around different types of non-adoption. We conducted a two-phase investigation into non-adoption with two goals in mind: 1) identify and explore specific factors of the IT that are associated with the rejection decision and are distinct from the adoption decision, and 2) determine the extent to which these factors (along with traditional enablers) differentiate between different types of non-adoption. The results from a discriminant function analysis (DFA) indicate the coalescence of specific perceptual variables according to the types of non-adoption behavior, specifically, the discriminatory power of differing perceptions of IT between trial rejecters, symbolic rejecters, trial accepters, symbolic adopters, and adopters. The implications for research and implications for practice are discussed.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».