Integrating Trust and Computer Self-Efficacy with TAM: AnEmpirical Assessment of Customersâ Acceptance of BankingInformation Systems (BIS) in Jamaica
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
Financial institutions all over the world are providing banking services via information systems, such as: automated teller machines (ATMs), Internet banking, and telephone banking, in an effort to remain competitive as well as enhancing customer service. However, the acceptance of such banking information systems (BIS) in developing countries remains open. The classical Technology Acceptance Model (TAM) has been well validated over hundreds of studies in the past two decades. This study contributed to the extensive body of research of technology acceptance by attempting to validate the integration of trust and computer self-efficacy (CSE) constructs into the classical TAM model. Moreover, the key uniqueness of this work is in the context of BIS in a developing country, namely Jamaica. Based on structural equations modeling using data of 374 customers from three banks in Jamaica, this study results indicated that the classic TAM provided a better fit than the extended TAM with Trust and CSE. However, the results also indicated that trust is indeed a significant construct impacting both perceived usefulness and perceived ease-of-use. Additionally, test for gender differences indicated that across all study participants, only trust was found to be significantly different between male and female bank customers. Conclusions and recommendations for future research are also provided.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 découle