( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Rodger, James A."

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Development and Testing of an Instrument for Measuring the User Evaluations of Information Technology in Health Care.

, , und . J. Comput. Inf. Syst., 41 (4): 84-89 (2001)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

James A Matisoff

James A Kelhoffer

Michael James

Audrein James

Katherine James

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

An empirical study of factors impacting the size of object-oriented component code documentation., und . SIGDOC, Seite 152-156. ACM, (2002)An empirical study of the Cobb-Douglas production function properties of software development effort., , und . Inf. Softw. Technol., 50 (12): 1181-1188 (2008)QuantumIS: A Qualia Consciousness Awareness and Information Theory Quale Approach to Reducing Strategic Decision-Making Entropy.. Entropy, 21 (2): 125 (2019)A field study of database communication issues peculiar to users of a voice activated medical tracking application., und . Decis. Support Syst., 43 (1): 168-180 (2007)Mobile Computing at the Department of Defense., , und . J. Database Manag., 12 (2): 36-48 (2001)Development and testing of an instrument for measuring the user evaluations of information technology in health care., , und . IRMA Conference, Seite 126-129. IDEA Group Publishing, (2000)Using Telemedicine in the Department of Defense., und . Commun. ACM, 43 (3): 19-20 (2000)An empirical study of non-binary genetic algorithm-based neural approaches for classification., und . ICIS, Seite 155-165. Association for Information Systems, (1999)Development and Initial Testing of a Theoretical Model of Transformation., , und . HICSS, IEEE Computer Society, (2000)Technical efficiency-based selection of learning cases to improve forecasting accuracy of neural networks under monotonicity assumption., und . Decis. Support Syst., 36 (1): 117-136 (2003)