Classifications of Sustainable Factors in Blockchain Adoption: A Literature Review and Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Blockchain is a cutting-edge technology that is transforming and reshaping many industries. Hence, the adoption of Blockchain is becoming an increasingly significant topic. The number of publications discussing the potential of Blockchain adoption has been expanding significantly. In addition, not enough attention has been given to Blockchain adoption in the software development industry. As a result, a systematic overview to investigate the research trends in this area is needed. This study uses a Scientometric analysis and critical review to examine the evolution of Blockchain adoption research on the Web of Science Principal Collection. In addition, a systematic literature review (SLR) was conducted to identify gaps in Blockchain adoption research and the top reasons for adopting Blockchain with the intention of proposing a sustainable adoption framework. This study extends the body of knowledge by discussing the most influential countries, authors, organizations, publication themes, and most cited publications on Blockchain adoption research. Additionally, this study identifies the 30 relevant studies from the Web of Science and Scopus, including their industries, countries, methods, and respondent sample size, and the top 18 adoption factors among them. Consequently, this study proposes a suitable Blockchain adoption framework based on these top 18 factors. Finally, this study’s aim and unique contribution is to serve as an initial launching point for upcoming Blockchain adoption in software development industry research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,113 | 0,109 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».