Exploring Antecedents of Rural Users’ Continuance of Use Intention Toward Mobile Financial Services in Bangladesh: Deployment of Expectation Confirmation Model
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have focused on the phases of technology adoption or acceptance, while little consideration has been given to rural users’ intentions to continue using the technology. Emphasizing this reality, the study has investigated the antecedents that exert ascendancy on rural communities’ inclination to continue using mobile financial services. This paper conceived the theoretical model based on the expectation confirmation model. Participants in this study were 400 Bangladeshi rural users who were continuously using mobile financial services. For the sake of data analysis, utilizing a structural equation modeling approach, R version 4.4.1 software was deployed. The robust findings show that users’ satisfaction with mobile financial services was significantly influenced by perceived value, perceived risk, perceived cost, government support, and perceived trust. Furthermore, satisfaction demonstrated a substantial and positive influence on the continuance of use intention. Theoretically, the study expands on ECM by adapting the concept to the technological and socioeconomic realities of rural Bangladeshi users, developing digital financial inclusion by investigating the crucial antecedents of satisfaction toward continuance of use intention through evaluation. Practically, service providers may yield strategies to increase the users’ satisfaction, which will escalate continuous use intention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».