DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-65415-4
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38951536
تاريخ النشر: 2024-07-01
المؤلف: Lianying Li وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على دراسة تبحث في العوامل التي تؤثر على نية مزارعي الخضروات في اعتماد تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) في الزراعة. باستخدام نظرية القبول والاستخدام الموحد للتكنولوجيا (UTAUT) وإطارات التكنولوجيا-المنظمة-البيئة (TOE)، تبني الدراسة نموذج آلية لتوضيح التأثيرات الجوهرية على اعتماد المزارعين لتقنية إنترنت الأشياء. أسفرت دراسة استقصائية شملت 357 مشاركًا عن بيانات كمية تم تحليلها من خلال نمذجة المعادلات الهيكلية، مما كشف أنه بينما تؤثر جميع متغيرات TOE بشكل كبير على نية الاعتماد، فإن متغيرات UTAUT لا تفعل ذلك. ومن الجدير بالذكر أن دعم الحكومة والتعقيد المدرك ظهرا كأهم العوامل.
تشير النتائج إلى أنه لتعزيز اعتماد إنترنت الأشياء بين مزارعي الخضروات، من الضروري تقليل التعقيد التشغيلي، وتحسين بنية المعلومات الريفية، وزيادة الدعم الحكومي والحوافز. تتماشى الدراسة مع الأهداف الاستراتيجية للصين في تحديث الزراعة، مما يبرز دور إنترنت الأشياء في معالجة تحديات الاستدامة داخل صناعة الخضروات. باعتبارها أكبر منتج للخضروات في العالم، تواجه الصين قيودًا تتطلب تحسين الإنتاج من خلال تقنيات إنترنت الأشياء، التي تعتبر حيوية لتقليل الفاقد وزيادة الإنتاجية الزراعية.
طرق
توضح قسم “المواد والطرق” في ورقة البحث التصميم التجريبي والإجراءات المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. تتفصل المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، وأدوات، ومعدات، بالإضافة إلى الظروف التي أجريت فيها التجارب. يتم وصف المنهجية بطريقة خطوة بخطوة، مما يضمن إمكانية تكرار النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، يتم تحديد التحليلات الإحصائية التي تم إجراؤها على البيانات المجمعة، بما في ذلك أي برامج أو خوارزميات تم استخدامها لمعالجة البيانات. يبرز القسم أهمية الضوابط والتكرارات في إعداد التجارب للتحقق من النتائج. بشكل عام، يوفر هذا القسم نظرة شاملة على التقنيات والأساليب التي تدعم البحث، مما يسهل فهمًا واضحًا لكيفية الحصول على النتائج.
نقاش
في هذا القسم، تناقش البحث دمج نماذج UTAUT و TOE لتحليل نية مزارعي الخضروات في الصين لاعتماد تقنيات إنترنت الأشياء. لقد أظهر نموذج UTAUT، الذي يتضمن نظريات مختلفة لقبول التكنولوجيا، أنه يفسر جزءًا كبيرًا من التباين في نوايا اعتماد التكنولوجيا. ومع ذلك، فإنه يفتقر إلى فهم شامل لسلوك اتخاذ القرار للأفراد ضمن السياقات التنظيمية. من ناحية أخرى، يوفر إطار TOE نهجًا منهجيًا من خلال فحص العوامل التكنولوجية والتنظيمية والبيئية التي تؤثر على الاعتماد. تقترح الدراسة نموذجًا معدلًا يجمع بين المتغيرات الرئيسية من كلا الإطارين، مصمم خصيصًا لخصائص مزارعي الخضروات وتقنيات إنترنت الأشياء.
تكشف التحليلات التجريبية أن العوامل التقليدية في UTAUT، مثل توقعات الأداء والتأثير الاجتماعي، لم تؤثر بشكل كبير على نوايا الاعتماد بين المزارعين، على الأرجح بسبب فهمهم المحدود لتقنيات إنترنت الأشياء. بالمقابل، وُجد أن عوامل TOE مثل التعقيد والتوافق تؤثر بشكل كبير على نوايا الاعتماد، حيث أثر التعقيد سلبًا على استعداد المزارعين لاعتماد إنترنت الأشياء. ظهر دعم الحكومة كعامل حاسم يؤثر إيجابيًا على نوايا الاعتماد، مما يبرز دور المساعدة الخارجية في تسهيل اعتماد التكنولوجيا. بالإضافة إلى ذلك، تم تحديد التفاعل المدرك وابتكار المزارعين كعوامل إيجابية مؤثرة بشكل كبير على نوايا الاعتماد. بشكل عام، تؤكد الدراسة على أهمية تكييف النماذج النظرية مع السياقات المحددة وتبرز الحاجة إلى تدابير داعمة لتعزيز اعتماد التكنولوجيا بين الممارسين الزراعيين.
القيود
يستعرض هذا القسم قيود الدراسة، التي تسهم في فهم نظرية القبول والاستخدام الموحد للتكنولوجيا (UTAUT) وإطارات التكنولوجيا-المنظمة-البيئة (TOE) في سياق تطبيقات إنترنت الأشياء (IoT) في الزراعة. تعتمد الدراسة بشكل أساسي على عينة محدودة من مزارعي الخضروات في مقاطعة جيانغشي، مما يقيّد إمكانية تعميم النتائج. يجب أن تهدف الدراسات المستقبلية إلى توسيع حجم العينة وتضمين تمثيل جغرافي أكثر تنوعًا عبر الصين، خاصة مع تزايد انتشار تقنيات إنترنت الأشياء في الزراعة.
بالإضافة إلى ذلك، تبرز الدراسة فجوة في الأدبيات الحالية بشأن قياس نوايا اعتماد إنترنت الأشياء بين مزارعي الخضروات في الصين. كانت المقاييس المستخدمة مستمدة في الغالب من أبحاث أجنبية، مما قد لا يعكس تمامًا السياق الزراعي الفريد في الصين. تشير هذه القيود إلى الحاجة إلى تطوير أدوات قياس محلية. علاوة على ذلك، بينما تناولت الدراسة عدة متغيرات رئيسية تؤثر على اعتماد إنترنت الأشياء، فإنها تعترف بإمكانية وجود عوامل ذات صلة إضافية لم يتم أخذها في الاعتبار، مما يشير إلى مجالات لمزيد من الاستكشاف في الأبحاث المستقبلية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-65415-4
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38951536
Publication Date: 2024-07-01
Author(s): Lianying Li et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
The section provides an overview of a study investigating the factors influencing vegetable farmers’ intention to adopt Internet of Things (IoT) technologies in agriculture. Utilizing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) and the Technology-Organization-Environment (TOE) frameworks, the study constructs a mechanism model to elucidate the intrinsic influences on farmers’ adoption of IoT. A survey of 357 participants yielded quantitative data analyzed through structural equation modeling, revealing that while all TOE variables significantly impact adoption intention, UTAUT variables do not. Notably, government support and perceived complexity emerged as the most critical factors.
The findings suggest that to enhance IoT adoption among vegetable farmers, it is essential to reduce operational complexity, improve rural information infrastructure, and increase government subsidies and incentives. The study aligns with China’s strategic goals for agricultural modernization, emphasizing the role of IoT in addressing sustainability challenges within the vegetable industry. As the leading global vegetable producer, China faces constraints that necessitate the optimization of production through IoT technologies, which are pivotal for minimizing waste and enhancing agricultural productivity.
Methods
The “Materials and Methods” section of the research paper outlines the experimental design and procedures employed to investigate the research question. It details the specific materials used, including any reagents, instruments, and equipment, as well as the conditions under which experiments were conducted. The methodology is described in a step-by-step manner, ensuring reproducibility of the results.
Additionally, statistical analyses performed on the collected data are specified, including any software or algorithms utilized for data processing. The section emphasizes the importance of controls and replicates in the experimental setup to validate findings. Overall, this section provides a comprehensive overview of the techniques and approaches that underpin the research, facilitating a clear understanding of how the results were obtained.
Discussion
In this section, the research discusses the integration of the UTAUT and TOE models to analyze the intention of vegetable farmers in China to adopt IoT technologies. The UTAUT model, which incorporates various theories of technology acceptance, has been shown to explain a significant portion of variance in technology adoption intentions. However, it lacks a comprehensive understanding of the decision-making behavior of individuals within organizational contexts. Conversely, the TOE framework provides a systematic approach by examining technology, organization, and environmental factors influencing adoption. The study proposes a modified model that combines key variables from both frameworks, specifically tailored to the unique characteristics of vegetable farmers and IoT technologies.
The empirical analysis reveals that traditional UTAUT factors, such as performance expectations and social influence, did not significantly impact adoption intentions among the farmers, likely due to their limited understanding of IoT technologies. In contrast, TOE factors like complexity and compatibility were found to significantly influence adoption intentions, with complexity negatively impacting the farmers’ willingness to adopt IoT. Government support emerged as a crucial factor positively affecting adoption intentions, highlighting the role of external assistance in facilitating technology uptake. Additionally, perceptual interactivity and the innovativeness of farmers were identified as significant positive influences on adoption intentions. Overall, the study underscores the importance of adapting theoretical models to specific contexts and emphasizes the need for supportive measures to enhance technology adoption among agricultural practitioners.
Limitations
This section outlines the limitations of the study, which contributes to the understanding of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) and the Technology-Organization-Environment (TOE) frameworks in the context of Internet of Things (IoT) applications in agriculture. The research is primarily based on a limited sample of vegetable farmers in Jiangxi Province, which restricts the generalizability of the findings. Future studies should aim to expand the sample size and include a more diverse geographic representation across China, especially as IoT technologies become more prevalent in agriculture.
Additionally, the study highlights a gap in the existing literature regarding the measurement of IoT adoption intentions among vegetable farmers in China. The scales utilized were predominantly derived from foreign research, which may not fully capture the unique agricultural context in China. This limitation suggests a need for the development of localized measurement instruments. Furthermore, while the study addressed several key variables influencing IoT adoption, it acknowledges the possibility of additional relevant factors that were not considered, indicating areas for further exploration in subsequent research.