Evaluation of Mobile Mixed Reality Simulator (M2RSi) Using Hybrid Technology Acceptance Model (HTAM) in Disaster Mitigation Simulation
Notice bibliographique
Résumé
This study discusses the evaluation of aspects of technology acceptance of M2RSi using Hybrid Technology Acceptance Model (HTAM) that is linked with its external factors, including information quality, infrastructure, knowledge and skills, costs, and virtual simulation environments.The four response alternatives on the 4-point Likert scale utilized in this study were (1) Strongly Disagree, (2) Disagree, (3) Agree, and (4) Strongly Agree.Structural Equation Modeling was used to examine the data (SEM).To assess the efficacy of Mixed Reality (MR) technology in crisis management, this study included 100 respondents from two cities in the evaluation process.The research questionnaire included numerous questions about the features of technological acceptability.This research tested 19 hypotheses, and each hypothesis had a significant influence on external variables related to the effectiveness of MR technology in disaster management.There were 5 dominant priority variables for evaluation by developers: Acceptance (ACC), Behavioral Intention (BI), Satisfaction (SA), Perceived Usefulness (PU), and Trialability (TR).In conclusion, developers will gain a more holistic understanding of the effectiveness of Mixed reality (MR) technology in disaster mitigation simulations by prioritizing evaluation of these variables.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».