Change management practices for adopting new technologies in the design and construction industry
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
The architecture, engineering, and construction (AEC) industry has often been accused of being slow to adopt change. Yet the breadth of available technology solutions in the modern AEC industry continues to grow. Companies therefore must be adept at organizational change management; otherwise, the full benefits of technology solutions may never be realized when a company fails to achieve successful change adoption. The objective of this study was to identify the relationships between specific change management practices and organizational adoption of new technology solutions. An industry-wide approach was taken, wherein an online survey methodology was used to collect 167 cases of organization-wide change from AEC firms across the United States and Canada. The method of analysis included a correlation analysis between change management practices and change adoption. Reliability testing and principal components analysis were used to extract a single construct measure of change adoption. Rank-based nonparametric testing investigated if there are statistically significant differences between different groups of participants and technologies. Results include a rank-order of specific change management practices most associated with successful technology adoption. Change-agent effectiveness, measured benchmarks, realistic timeframe, and communicated benefits are the four change management practices that had the strongest association strength with successful change adoption. The discussion addresses how these leading change management practices compare with previous literature. Also, it was found that organization type and job position were correlated with the levels of change-adoption success compared to other listed factors. This study contributes an industry-wide view of change management practices within the context of technology-based change adoption and may assist practitioners to better manage technology adoptions in their organizations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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