Virtual reality: A review and a new framework for integrated adoption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Scholarly research on virtual reality (VR) is characterized by a dynamic tension between VR's potential and the challenges impeding its adoption. Grounded in a mixed‐methods systematic review, this research examines the drivers influencing consumer VR adoption by rigorously combining qualitative and quantitative analyses of 158 scholarly articles ranging from 1996 to 2023. Based on an extensive analysis of VR adoption literature, we introduce the Virtual Reality Integrated Adoption Framework (VRIAF), which is the first mixed‐methods systematic review focusing exclusively on VR adoption. This empirically substantiated model integrates key determinants of VR adoption such as consumer attitudes, perceived enjoyment, ease of use, social influences, and previous user experiences. The research identifies four pivotal themes through qualitative exploration, further elucidated by quantitative meta‐analyses and weight analyses. These themes encompass the user experience in VR environments, the role of VR in construction and design, the immersive attributes of VR technologies, and the ongoing technological advancements influencing adoption patterns. This research contributes significantly to the theoretical understanding of VR adoption and provides practical insights for VR professionals. By delineating future research directions, the study bridges the gap between theoretical exploration and practical application, offering a valuable resource for both scholars and practitioners in the field of VR.
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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 | 0,019 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».