Factores culturales que influyen en la adopción de las TIC e internet: una revisión de la literatura
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify the cultural factors that influence the adoption of information and communication technologies (ICT) and the Internet, according to the academic literature, in order to generate a framework for future lines of research that will contribute to the reduction of the digital divide. For this research, a systematized review of research published in Spanish and English in the Scopus database and in the Google Scholar search engine, between 1970 and 2020 in all types of geographic regions, was carried out. As a result of the search, 138 publications were identified, of which 21 were selected and evaluated. The analysis of the information was organized in two stages: in the first, bibliometric data were reviewed and in the second, cultural factors influencing the adoption of ICTs and the Internet. Among the findings was that 81% of the publications were made in urban areas, while South Africa was the country with the highest number of publications. The cultural factors that influence the adoption of ICTs and the Internet are: avoidance of uncertainty, power distance, individualism and masculinity. It should be noted that 43% of the documents found were published more than ten years ago and, due to technological evolution and cultural change in \nthe regions of study: Australia, Fiji, Greece, Iran, Jordan, Malaysia, México, Saudi Arabia, South Korea, South Pacific, United States, countries of the American, Asian, African and European continents, European countries, Pakistan, Canada, South Africa and Taiwan, there is an opportunity to generate new research to explore the current cultural dimensions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».