Exploring the barriers in medical additive manufacturing from an emerging economy
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
Sustainable medical additive manufacturing (SMAM) is becoming the next Industry 4.0 technology to revolutionise the medical industry. The adoption of SMAM offers several advantages and brings a paradigm shift in complex manufacturing geometry with improved quality, speed, cost, and sustainability in medical sectors. This research aims to identify the adoption barriers of SMAM in the Indian context. The research design involves two-step procedures: First, a literature review was conducted to determine the barriers to SMAM technology adoption. Later, these were validated by a panel of experts from industry and academia. Second, a hybrid ISM-DEMATEL methodology was deployed to establish and evaluate the cause-effect relationship between the validated barriers. Our findings suggest that among the identified barriers, infrastructural barriers were the most important for adopting SMAM in India, followed by a lack of long-term planning, operational barriers, and supply-demand barriers. Further, it also identified net cause driving barriers, including financial barriers, legal and policy barriers, technological barriers, and management barriers to SMAM adoption. As the adoption of SMAM offers several advantages, including a shift in complex manufacturing geometry with improved quality, speed, cost, and sustainability in medical sectors, these findings assume significance and will help decision-makers overcome complex barriers to SMAM adoption.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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