The impact of word-of-mouth (WOM) on attitudes, behavioural intentions, and actual usage of non-pharmaceutical interventions (NPIs) among early and late adopters
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine how the theory of planned behaviour and technology acceptance theory can be used to understand the adoption of non-pharmaceutical interventions (NPIs). The relationships between attitudes, behavioural intentions towards using NPIs, actual use of NPIs and word-of-mouth (WOM) were examined and compared between early and late adopters. Design/methodology/approach A survey was conducted to test the hypotheses with partial least squares structural equation modelling ( n = 278). Findings The results indicate that relationships between attitudes, intentions and behavioural intentions were positive and significant in the whole data set – and that there were differences between the early and late adopters. WOM had no substantial relationship with actual usage and early adopters’ behavioural intentions. Originality/value This research gives a better sense of how WOM impacts attitudes, behavioural intentions and actual usage among early and late adopters of NPIs and highlights the effectiveness of WOM, especially among late adopters of NPIs. Furthermore, using the TAM allows us to make specific recommendations regarding encouraging the use of NPIs. A new three-stage communications model is introduced that uses early adopters as influencers to reduce the NPI adoption time by late adopters.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».