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Enregistrement W3008223156 · doi:10.2196/16721

The Mediating Role of Organizational Reputation and Trust in the Intention to Use Wearable Health Devices: Cross-Country Study

2020· article· en· W3008223156 sur OpenAlexvenueno aff
Funmi Adebesin, Revingstone Mwalugha

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Identity and Reputation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationMultivariate analysis of variancePsychologyWearable technologyApplied psychologyWearable computerMediationVariance (accounting)BusinessComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of consumer wearable health devices for fitness tracking has seen an upward trend across the globe. Previous studies have shown that trust is an important factor in the adoption and use of new technologies. However, little is known about the influence of organizational reputation and trust on the intention to use wearable health devices. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the mediating role of organizational reputation and trust in the intention to use wearable health devices and to examine the extent to which the country of residence influenced the effect of organizational reputation on consumers' trust in and intention to use wearable health devices. METHODS: We conducted a cross-country survey with participants from Kenya and South Africa using a Google Forms questionnaire derived from previously validated items. A series of mediation regression analyses were carried out using the PROCESS macro with the bootstrap CI procedure. A one-way, between-group multivariate analysis of variance (MANOVA) was also used to determine the key factors that distinguish Kenyans and South Africans in their intention to use wearable health devices. RESULTS: A total of 232 questionnaire responses were collected. The results revealed that organizational reputation significantly mediates the relationship between trust propensity and trust, with an indirect effect of 0.22 (95% CI 0.143-0.309). Organizational reputation also plays a significant direct role in the intention to use a wearable health device, with a direct effect of 0.32 (95% CI 0.175-0.483). This role is regardless of participants' country of residence. Furthermore, there is a significant mediating effect of trust on the relationship between trust propensity and the intention to use a wearable health device, with an indirect effect of 0.26 (95% CI 0.172-0.349); between perceived security and the intention to use a wearable health device, with an indirect effect of 0.36 (95% CI 0.255-0.461); and between perceived privacy and the intention to use a wearable health device, with an indirect effect of 0.42 (95% CI 0.282-0.557). The MANOVA test shows statistically significant differences in all variables for both groups, with the exception of organizational reputation where there is no significant difference between the two cohorts. CONCLUSIONS: Organizational reputation has a significant direct influence on participants' trust in and the intention to use a wearable health device irrespective of their country of residence. Even in the presence of perceived security and perceived privacy, trust has a significant mediating effect on the intention to use a wearable health device.

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)0,012
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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