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Enregistrement W3152518959 · doi:10.1080/17517575.2021.1894356

Promoting e-banking actual usage: mix of technology acceptance model and technology-organisation-environment framework

2021· article· en· W3152518959 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnterprise Information Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Technology acceptance modelNoveltyTask (project management)Structural equation modelingReputationKnowledge managementAffect (linguistics)BusinessSocial influenceMarketingGovernment (linguistics)Computer sciencePsychologyUsabilitySocial psychologyManagementEconomicsHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is evaluating new decision factors which affecting users’ behaviour intention and actual usage towards e-banking. In this research, the TOE framework is integrated with TAM theory as the novelty to fill up the hole of TAM theory and past researches. The proposed Model is tested in an Iranian bank. Partial least squares is applied to examine inter-correlations among the model’s constructs. The results indicate that task-technology fit model and technical service innovation as technology context positively affects e-banking actual usage and task and technology characteristics positively affect task-technology fit. User integration and perceived size as organisation context positively influence users’ behaviour intention and actual usage, respectively. Furthermore, initial trust model as environment context positively influences users’ behaviour intention. Structural assurance positively affects initial trust, but social influence and bank reputation effect is rejected. Also, culture-technology fit and government support as environment context positively influences e-banking actual usage.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,273 · 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