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Enregistrement W7140427724 · doi:10.3126/jore.v2i1.92108

Evaluating Online Government-to-Citizen E-Governance Services at Nepal Bank Limited: Digital Service Scope and Customer Satisfaction

2025· article· W7140427724 sur OpenAlexaff
Bankim Bhatt

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Education · 2025
Typearticle
Langue
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Customer satisfactionPromotion (chess)Reliability (semiconductor)PrideDebit cardFeelingUsabilityLikert scaleScope (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research assesses usage, satisfaction, and the barriers to adoption of on-line G2C e governance services furnished through digital channels of Nepal bank limited, using the case of the Mahendranagar office. In support of Nepal's Digital Nepal Framework, NBL acts as a critical middleman for services authorities’ offerings, such as pension payment, tax series, and scholarship payments, through online banking A descriptive quantitative technique supported via wealthy qualitative insight become followed, whereby data from 158 clients had been accrued through a web survey and from one department IT officer through a semi-structured interview. Consequences show that mobile banking is the most major access point, at 73.4% of the respondents, even as many users combine numerous offerings; superior offerings consisting of net Remit have very low standalone take-up at 2.5%. Overall pride is pretty high-approximately 80% of users are satisfied or very happy-security is perceived most positively, at 86.2% feeling secure, followed by way of speed, with 77.8% saying they're satisfied. But a noticeable reliability hole stays fewer than 75.5% of customers charge carrier availability as good or Excellent and this decreased reliability continues to decrease universal consumer pride. Correlation attempting out revealed that perceived protection had the most powerful high-quality link with common pleasure (Pearsons r = 0.692, p < 0.01, 95% CI [0.61, 0.76]). This locating got here from a Pearson correlation evaluation done after the Shapiro Wilk take a look at verified that the data met the vital assumptions for parametric attempting out. The sturdy figuring out pride with virtual G2C services. Key boundaries to adoption consist of lack of internet get right of entry to (48.1%), common server outages (24.7%), poorly designed interfaces (19.6%), restricted virtual literacy (17.7%). clients moreover indicated that quicker gadget performance (50.6%), more powerful protection features (46.8%), 24*7 availability (36.7%) may want to inspire greater usage. Insights from an IT officer align with the one’s findings, pointing to resistance to alternate and gaps in virtual abilities, despite the fact that standard infrastructure and adoption tiers seem especially strong. The have a look at in the end indicates that to reinforce lengthy-term adoption and consumer accept as true with, NBL should popularity on ensuring more strong company availability, streamlining multi-carrier procedures, and implementing client targeted schooling and alternate-control projects. The ones measures can actively decorate the general effect and performance of financial institution-facilitated e-governance in Nepal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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