Mobile Telephony: The Influencing Factors of Using A Mobile Phone by Undergraduate and Graduate Students in Three Global Countries
Notice bibliographique
Résumé
Individual adoption of technology has been studied extensively in the workplace, but far less attention has been paid to adoption of technology in the household (Brown & Venkatesh, 2005). Obviously, mobile phone is now integrated into our daily life. Indeed, according to International Data Corporation (IDC), the market reached 1.472 billion mobile phones sold in the world in 2017 (ZDNet, 2018). In addition, according to Statista, there was 4.77 billion mobile phone users worldwide in 2017 while the population was reaching 7.6 billion people, and there will be 5.07 billion mobile phone users worldwide by 2019 (Statista, 2018). The purpose of this study is then to pursue the investigation on the determining factors that make such people around the world are so using the mobile phone. On the basis of the model of acceptance of technology in household (MATH) developed by Brown and Venkatesh (2005) to verify the determining factors in intention to adopt a computer in household by American people, this study extends this moderator-type research model to examine the determining factors in the use of mobile phone in household by undergraduate and graduate students from four universities within three countries over the world. Data were randomly gathered from 750 undergraduate and graduate students from Yaounde in Cameroon, Kinshasa in Congo, and New Brunswick in Canada who own a mobile phone. Data analysis was performed using the structural equation modeling software Partial Least Squares (PLS). The results revealed, among others, that two-third of the variables examined in the study, including the three new variables we added to the Brown and Venkatesh’s research model, showed to be determining factors in the use of mobile phone by undergraduate and graduate students.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».