Using the TOE theoretical framework to study the adoption of BIM-AR in a developing country: the case of Ghana
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
Purpose Building information modelling (BIM) and augmented reality (AR) are unique technologies in the digitalized construction industry. In spite of the numerous benefits of BIM-AR, its adoption has been at a relatively slow pace. The purpose of this study is to investigate how the factors within technology–organization–environment (TOE) framework influence the adoption of BIM-AR in the context of construction companies in a developing country. Design/methodology/approach By using a mainly deductive quantitative design, survey data were collected from senior management of built environment companies in Ghana using questionnaires. The study adopted a mixture of both purposive and snowball sampling approaches. Partial least squares structural equation modelling was used to analyse how the factors within the TOE framework explain BIM-AR adoption in Ghana. Findings Findings from the study show that the top three factors within the TOE framework that facilitate the adoption of BIM-AR include ICT infrastructure within construction firms; the size of the construction firm, which may influence the financial capacity to accommodate BIM-AR; and competitive pressure. The inhibitors of BIM-AR at the company level included external support and trading partners’ readiness. Research limitations/implications Implicit is that the significant factors will be useful to policymakers and companies in developing programs that appeal to non-adopters to aid in mitigating their challenges and further enhance BIM-AR adoption. Originality/value The value of this paper has been the use of the theoretical framework TOE to explain the adoption factors of BIM-AR in the Ghanaian construction industry. The originality of the paper is further anchored in consideration of BIM-AR, which is quite nascent in emerging countries.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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