Significance of Usability and Accessibility in Cyber-Banking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electronic commerce or e-commerce has a significant impact on the global economic environment. However, recent developments show technology and applications are increasingly paying more attention to mobile computing, the wireless Web, and mobile commerce. Because of this, much research has been done on the acceptance of mobile banking, or cyber-banking, as a significant channel for distribution. For many, though, this method is still relatively new. Thus, cyber-banking is examined and summarized in the current qualitative study in multiple areas, such as age, gender, education level, occupation, and technology expertise. The most significant difficulty was estimating how users will use it. A total of 180 respondents completed the questionnaire. Since 21% did not use cyber-banking, they were excluded from further analysis. Data analysis was performed on the remaining 142 surveys. The survey had versatile and open results because it was done online and offline. Via qualitative analysis, the results demonstrated that adopting cyber-banking was uneven in specific ways since it frequently depends on the acceptance of technology and its advancements. It also showed that most people's attitudes, perceived utility, and compatibility with their devices and lifestyles were critical factors in their decision to use cyber-banking services in their daily lives. Keywords: Cyber-banking, bank digitalization, mobile banking, banking technology, online assistance service
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».