Overcoming Challenges to Enable the Potential of Metaverse Platforms: A Qualitative Approach to Understand Value Creation
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
Metaverse is the buzzword of modern society. Practitioners and researchers have discussed metaverse platforms extensively, but the potential and meaning of the metaverse remain controversial. In this paper, we investigate and identify challenges that enable the potential of metaverse platforms. If these challenges are overcome, there will be value creation for practitioners, organizations, and society. We used a qualitative approach whereby we interviewed 34 metaverse experts to identify the challenges, potential, and value associated with the metaverse. Our results demonstrate that technical and societal challenges obstruct the ability to handle user-related and organizational challenges. If these challenges can be overcome, we can use the opportunities that our participants identified to create functional, social, and emotional value. Our work theoretically contributes to current knowledge on metaverse platforms by elaborating on handling metaverse platform ecosystems and determining instrumental challenges in their realization. With our qualitative approach, we provide room and directions for future research to develop a better understanding of the role and meaning of value creation in the metaverse. Our findings are useful to practitioners by presenting challenges organizations must overcome to create metaverse platforms or participate in a metaverse ecosystem. Furthermore, we present opportunities for vendors of metaverse platforms and organizations by identifying relevant processes that can be transferred into the metaverse.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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