A Well-Being Perspective on Drone Adoption by Iranian Potato Farmers
محل انتشار: مجله علوم و فناوری کشاورزی، دوره: 28، شماره: 5
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 30
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JASTMO-28-5_001
تاریخ نمایه سازی: 17 مهر 1405
چکیده مقاله:
Traditional technology acceptance models primarily focus on behavioral factors, with limited exploration of well-being perspectives. This study examines the role of technology well-being, based on the PERMA framework, in shaping the intention and adoption of drone technology among potato farmers in western Iran. Using a descriptive-correlational survey design, path analysis of a systematic sample of ۲۳۴ farmers revealed that intention, engagement, social relationships, meaning, and accomplishments significantly influence drone adoption, with path coefficients of ۰.۸۵ for intention and ۰.۳۸ for acceptance. Positive emotions, however, showed no significant effect. These findings highlight the critical role of well-being in technology acceptance, offering novel insights for precision agriculture. The results suggest that policymakers should prioritize persuasive strategies to enhance farmers’ intentions, beyond merely promoting technology use. This research lays a foundation for future investigations, emphasizing technology well-being as a key driver of agricultural innovation.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
- -
Department of Agricultural Extension and Education, Faculty of Agriculture, Razi University, Kermanshah, Islamic Republic of Iran.
- -
Department of Agricultural Extension and Education, Faculty of Agriculture, Razi University, Kermanshah, Islamic Republic of Iran.
- -
Department of Agricultural Extension and Education, Faculty of Agriculture, Razi University, Kermanshah, Islamic Republic of Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :