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Enregistrement W4387140002 · doi:10.18280/ijsse.130409

An Evaluation of Community Adoption of the InaRISK BNPB Platform for Disaster Management: An Application of the Technology Acceptance Model (TAM)

2023· article· en· W4387140002 sur OpenAlexvenueno aff
Erni Suharini, Supriyadi Supriyadi, Mohammad Syifauddin, Ervando Tommy Al-Hanif, Edi Kurniawan, Satya Budi Nugraha

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Negeri Semarang
Mots-clésTechnology acceptance modelEmergency managementProcess managementRisk analysis (engineering)Knowledge managementBusinessComputer scienceSystems engineeringEngineeringUsabilityPolitical scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the community acceptance of the InaRISK BNPB platform, a novel approach to disaster management that integrates digital technology, Geographic Information Systems (GIS), and the Internet of Things (IoT).The Technology Acceptance Model (TAM) is utilized as a theoretical framework to decipher the acceptance patterns.Employing a quantitative research design, a survey methodology was adopted involving 47 participants, each over 18 years of age and having prior experience with the InaRISK BNPB platform.Data was collated from both primary and secondary sources.The primary data was gathered through questionnaires, while secondary data was obtained via an exhaustive literature review.The study implemented a quantitative descriptive analysis, alongside simple and multiple regression analyses for data interpretation.Findings suggest a significant impact of perceived ease of use on perceived usefulness, thereby influencing attitudes towards use and behavioral intentions to use the platform.Notably, attitude towards use was found to directly affect behavioral intention to use the platform.These findings underscore the salience of usability and intuitiveness in fostering technology acceptance.Consequently, it is imperative to enrich the features of InaRISK, making it not only more informative but also user-friendly, to bolster its adoption within the community.To augment the platform further, promoting transparency and information sharing across diverse sectors and stakeholders is deemed essential.This collaborative endeavor can enhance the quality and comprehensiveness of the information available on the InaRISK platform, thereby transforming it into an integrated disaster information hub.The potential contribution of this transformation to the advancement of digital IT-based disaster management is substantial.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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