Determinants of e-payment system perception and satisfaction: Journey from India to Canada
Notice bibliographique
Résumé
AbstractCanada is the country, most embracing cashless technology hardly surprising since there are over 2 credit cards for every person living there as claimed by a recent study of forex bonuses 2017. In 2016 this position was attained by Sweden, where barely 1% of the value of all payments was paid in coins or notes. Is India still on the verge of being known as “yet to become a cashless economy”? If yes, then how much time does India expect to become a cashless economy. It is commonly believed that good security gains public trust, and the perceptions of good security and trust ultimately increase the use of electronic payment system. In this paper, we examine the relationship between the security measures offered by the e-payment channel and the ultimate perception of the consumers of the security, trust and usefulness of the e-payment system this study proposes an empirical model that delineates the factors of consumers’ perceived security and perceived trust, with the effects of perceived security and perceived trust on the use of e-payment systems. Primary data has been collected through questionnaires and hypothesis testing is done. Our results show that transaction procedure significantly impacts the perception of the customers which can be employed by the service providers to make e payment sources more efficient and increase its usage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».