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Enregistrement W2994754891 · doi:10.6000/1929-7092.2019.08.89

Adoption of Instant Messenger: An Empirical Investigation

2019· article· en· W2994754891 sur OpenAlexvenueno aff
Arun Kumar Tarofder, Umme Salma Sultana, Siti Khalidah Binti Md Yusoff, Sultan Rehman Sherief, Ahasanul Haque

Notice bibliographique

RevueJournal of Reviews on Global Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstantBusinessChemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Instant Messenger (IM) is one of the quickest developing intra-hierarchical innovations that have been changed organizational communication framework. Intuitiveness, sharing substance, diminishing reaction time are a couple of its attributes that charm the two people and associations. It has been accounted for that 63 per cent associations over the world have just been executed IM in their authoritative correspondence framework. Thus, a tremendous number of specialists have researched the possibility of IM as an intra-hierarchical correspondence framework. In light of the broad writing survey, a blended supposition can be found on the viability of IM over the globe, which in the end urges this examination to explore more inside and out. All the more particularly, this examination tries to explore the critical drivers of IM adoption in an organizational setting. Moreover, this examination likewise tries to give a superior understanding of the marvel of IM usage in various socioeconomics, for example, orgabnizational size and industry. An online structured questionnaire was produced to gather data. With three reminders, this study able to get responses from 197 respondents from 3 primary states in Malaysia. Results of this study uncovered that knowledge creation is the most vital driver for IM adoption followed by organizational pressure and relative advantage. Additionally, domination examination uncovered that the organizational pressure is moderately more imperative in Corporation than SMEs. So also, learning creation turns into the most essential driver for assembling industry and relative advantage circumstances for benefit. This finding, to be sure, gives rules to administrators on why associations ought to receive IM in their intra-hierarchical correspondence framework.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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