Purpose: The purpose of this study was to test a model for intention to discontinuation drinking high caffeinated beverages among undergraduate students. This model was based on the Ajzen's theory of planned behavior and Becker's health belief model. Methods: Participants consisted of 201 undergraduate students. Data were collected by questionnaires from March 11 to May 24, 2019. Collected data were analyzed using SPSS/WIN 22.0, AMOS 22.0 program. Results: The assessment of the model indicated an acceptable fit (normed x2=1.65, goodness-of-fit index [GFI]=.83, adjusted GFI=.79, comparative fit index [CFI]=.92, standardized root mean square residual [SRMR]=.05, Tucker-Lewis index [TLI]=.91, normed fit index [NFI]=.87, root mean square error of approximation [RMSEA]=.07). Perceived behavior control, subjective norm, the subjective attitude was found to have a significant direct effect on the intention to discontinuation of drinking a high caffeinated beverage. The variances of this model explained 45.3% of the variance in intention to discontinuation of drinking a high caffeinated beverage. Conclusion: These results suggest that a need to increase awareness of adverse effects and potential risks of high caffeinated beverage consumption in undergraduate students. Besides, the university and government should provide education and campaigns to prevent excessive high-caffeinated beverage consumption.
Purpose In this study, in order to understand the effects of NTIS users' behavioral scientific behaviors and determinants, an integrated model of the UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model and TTF(Task-Technology Fit) model, which are frequently used MIS field, was presented and empirical analysis was conducted. Design/methodology/approach In this study, an online survey was conducted on researchers from organizations carrying out national R&D projects, institutions, universities, and dedicated management institutions and the collected data verified hypotheses established using the SPSS 25.0 statistical package and structural equation model using AMOS. Findings The results showed that NTIS users' business activities had a positive(+) effect on task-technology fit and task-technology fit had a positive(+) effect on performance expectation, effort expectation, and continuous intention-to-use intention. In addition, the performance expectation, effort expectation, and promotion conditions presented in research model had a positive(+) effect on the continuous intention-to-use. The research results derived through this study are expected to contribute substantially to subsequent research in the field related to information sharing platforms.
Graphical and numerical methods for checking the assumption of proportional hazards of Cox model for censored survival data are discussed. The strenths and weaknessess of several goodness of fit tests for the propotional hazards for the two-sample problem are evaluated with Monte Carlo simulations, and the tests of Schoenfeld (1980), Andersen (1982), Wei (1984), and Gill and Schumacher (1987) are considered. The goodness of fit methods are illustrated with the survival data of patients who had chronic liver disease and had been treated with the endoscopy injection sclerotheraphy. Two other examples of data known to have nonpropotional hazards are also used in the illustration.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.117-121
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2015
Construction managers use scheduling methods to improve the outcome of their project. Despite the many obvious advantages of the critical path method (CPM), its use in construction has been limited. Understanding the reasons why CPM is not used as extensively as expected could improve its level of acceptance in the construction industry. The link between construction scheduling methods and the tasks expected to be performed by schedulers has been an on-going concern in the construction industry. This study proposes a task-technology fit model to understand why CPM is not used as extensively as expected in construction scheduling. A task-technology fit model that aims to measure the extent to which a construction scheduling method functionally matches the tasks expected to be performed by the scheduling staff. The model that is proposed is an answer to the lack of proper instruments for evaluating the extent to which scheduling methods are used in the industry.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.631-635
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2015
Construction managers use scheduling methods to improve the outcome of their project. In spite of the many obvious advantages of the critical path method (CPM), its use in construction has been limited. Understanding the reasons why CPM is not used as extensively as expected could improve its level of acceptance in the construction industry. The link between construction scheduling methods and the capabilities of the scheduling staff has been an on-going concern in the construction industry. This study proposes a staffing-technology fit model to understand why CPM is not used as extensively as expected in construction scheduling. A staffing-technology fit model that aims to measure the extent to which a construction scheduling method matches the staff's experience, know-how and capabilities. The model that is proposed is an answer to the lack of proper instruments for evaluating the extent to which scheduling methods are used in the industry.
The purpose of this study is to examine the effects of person-job fit, which consists of educational fit and skill fit, on employees' intrinsic job satisfaction. To the end, the 10-year balanced panel data of the Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS) by the Korea Labor Institute (KLI) for 2008-2017 are utilized. This study analyzes 12,730 observations by 1,273 employees by using fixed effect model, random effect model, and pooled OLS estimation method. The empirical results are as follows: First, it is founded that educational fit and skill fit seem affect job satisfaction positively. Second, the negative effects of over-education are clear and the negative effects of under-education are unclear, while the effects of over-skilled and under-skilled are insignificant statistically. Third, the results imply that the size of effect of over-education on intrinsic job satisfaction is larger than that of the effect of over-skilled. Forth, it is shown that the use of fixed effect model is more effective and trustworthy than that of random effect model and pooled OLS estimation method, implying that the effect size of coefficients which are estimated by pooled OLS method and random effect model are likely over-estimated. The empirical results above imply that firms and employees should focus on solving over-education issue before all in order to enhance employees' job satisfaction and it is needed to monitor regularly whether systemic job assignment process is done based on the employees' educational attainment and skill level and to provide more chances for job re-allocation and job rotation.
The purpose of this study was to verify the determinants of person-organization(P-O) fit and its effects on job satisfaction and turnover intention. As a result of empirical survey, value congruence, job choice decision and similar occupation are confirmed as factors that affect on P-O Fit. And the effect of P-O fit on job satisfaction and turnover intention was significant. This findings indicated that P-O fit model can be used for organization to improve employee performance. Some limitations of this study and strategic application of P-O fit model for employee selection and retention were also discussed.
The development of deep seabed manganese nodules has been carried out with the aim of commercial development in 2023. It is important to forecast the price of the four metals (copper, nickel, cobalt, and manganese) extracted from manganese nodules because price change is a criterion for investment decision. The main purpose of the study is to forecast the price of four metals using the ARIMA model and VAR model, and calculate the MAPE to compare a goodness-of-fit between the two models. The estimated results of the two models reveal statistical significance and are in keeping with economic theory. The results of MAPE for goodness-of-fit show that the VAR model is between 0.1 and 0.2, and the ARIMA model is between 0.4 and 0.6. That is, the VAR model is better than the ARIMA model in forecasting changes in the price of metals.
In this article, we propose a class of weighted estimators for the excess risk in additive risk model with a binary covariate. The proposed estimator is consistent and asymptotically normal. When the assumed model is inappropriate, however, the estimators with different weights converge to nonidentical constants. This fact enables us to develop a goodness-of-fit test for the excess assumption by comparing estimators with diffrent weights. It is shown that the proposed test converges in distribution to normal with mean zero and is consistent under the model misspecifications. Furthermore, the finite-sample properties of the proposed test procedure are investigated and two examples using real data are presented.
Several retailers such as Target and Kohle's and their vendors have piloting the 3D clothing simulation programs to produce garment samples. However, few studies have verified the virtual fit information and 3d visualization process for pants, and no study compared the commercial 3D virtual programs. This study is designed to analyze similarity of fit and appearance between real pants with 3D virtual pants based on three 3D virtual programs (Optitex, CLO 3D, and i-Designer), three lower body types (slim, normal, and thick waist type), and fit status. We selected a representative model for each lower body type, produced their custom pants according to Lee and Nam's method(2007), and took photos of front, side and back view for visual analysis. Then, we virtually tried each model's custom pants on her parametric avatar developed by manually inputting their body measurements using the three 3D virtual program. Thirty fit experts compared the real fit to virtual fit. This study found that 'Optitex' and 'i-Designer' can visualize more effectively than 'CLO 3D' in many fit locations. Regarding the body types, 3D virtual program can visualize pants fit for 'thick waist body type' more preciously than the other body types. With respect to fit status, it does not affect much on the similarity overall.
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