Intentions to use fintech in the Jordanian banking industry
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to explore the intentions to use FinTech and its important role in the banking industry in Jordan. Accordingly, this study analyzes the nature of the relationship between intention to use financial technology and each of: Processing Unit (PU) perceived usefulness, social impact (SI), customer’s trust (TRU) and perceived ease of use (PEU). Previous research related to financial technology is still under development and which is still being researched by providing an alternative approach to understanding how different business levels have stimulated the emergence of innovation-focused fintech companies, and what are the motives of success. Therefore, the main contribution of this research is to fill the gap in previous research related to financial technology that is still under development and which is still being researched by providing an alternative approach to understanding how different business levels have stimulated the emergence of innovation-focused fintech companies, and what are the motives of success. Results show a positive relation between intention to use financial technology and Processing Unit (PU), social impact (SI), customer’s trust (TRU) and perceived ease of use (PEU). The main contribution of this research is to fill the gap in previous research related to financial technology that is still under development and which is still being researched by providing an alternative approach to understanding how different business levels have stimulated the emergence of innovation-focused fintech companies, and what are the motives of success.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».