Mobile banking adoption: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study is a systematic review of mobile banking services. Its main objective is to provide a state-of-the-art review of this particular growing type of services. It inventories and assesses the most significant determinants of and barriers to consumers' adoption of mobile banking. Moreover, it identifies the most common consequences of this adoption. Design/methodology/approach By using three major academic databases (ABI/INFORM global, Web of Science and Business Source Premier), this paper selected 76 manuscripts and produced a systematic review that exposes the main theories, conceptual frameworks and models used to explain consumers' adoption of mobile banking. Findings The results show that the TAM (technology of acceptance model), followed by the UTAUT (unified theory of acceptance and usage of technology), are still the main conceptual frameworks and models adopted and adapted by scholars to explain consumers' use or intention of using mobile banking. Using the vote counting method, a myriad of antecedents and consequences that are frequently used in the literature of mobile banking are reported. These were categorized into five main perspectives: (1) m-banking attributes-based perspective, (2) customer-based perspective, (3) social influence-based perspective, (4) trust-based perspective and (5) barriers-based perspective. Originality/value An integrated model regrouping and relating the five perspectives is proposed, leading to intriguing implications for both academics and practitioners.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».