Organizational adoption of mobile communication technologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to identify the key adoption factors for mobile communication technologies, specifically smartphones, at private sector organizations. We have proposed a comprehensive research model based on the Diffusion of Innovation theory, Institutional theory, and Technology-Organization-Environment framework. Sequential explanatory design mixed method research strategy, which incorporates quantitative and qualitative approaches was used in this research. A Structural Equation Model was used to assess the model based on the data collected from senior and middle managers at 213 and 141 private sector organizations in Turkey and Canada, respectively. The Constant Comparative Method was used to analyze follow-up data that resulted from transcription of the interviews. In the first part of the study, the research model was applied in Turkish organizations. The results show that expertise, security and the environmental characteristics of competitive pressure, customer expectations, and partner expectations have the most significant influence on adoption in Turkey. The qualitative findings confirmed these results. In the second part of the study, the research model has been applied in Canadian organizations. Results show that security and top management support have the most significant effect on adoption in Canada. The qualitative findings confirmed the quantitative results. As these results suggest that there are significant differences between the two countries in terms of their adoption behavior, in the third part of the study, we investigated the differences in patterns between the adoption behaviors of the two countries and identified the impact of cultural differences on adoption. The results show that national culture has a significant effect on the adoption of smartphones by organizations. The implications of these findings are discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,005 |
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 découle