A model of smart village ICT behavior: the role of external conditions, perceptions, and attitudes towards ICT use (an empirical evidence from Indonesia)
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the determinants of smart village ICT behavior is essential for formulating effective policies and intervention strategies to improve the behavior. Unfortunately, research on smart villages from the perspective of ICT behavior remains limited. Thus, this research aims to develop and test a smart village ICT behavior model by examining the influence of external conditions, perceptions, and attitudes towards ICT use. The study was conducted in a smart village in Indonesia using a quantitative approach. Data were collected through a questionnaire-based survey, with a sample of 99 participants. The main variables—smart village ICT behavior, perception, attitude, and external conditions—were measured using multiple indicators. Data were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling with SmartPLS software. The results show that external conditions significantly and positively influence smart village ICT behavior. However, perception and attitude toward ICT use do not have a significant direct effect on behavior. Perception and external conditions, on the other hand, significantly influence attitude. This study contributes theoretically by being the first to integrate perception, attitude, and external conditions into a smart village ICT behavior model. Practically, the findings can support government in designing effective policies and strategies for smart village development.
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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 | 0,000 |
| 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 ».