Metaverse Applications in Construction Research: Are We There Yet?
Notice bibliographique
Résumé
Despite the significant potential of extended reality (XR) technologies in construction research, achieving a collaborative virtual environment that allows real-time engagements among various geographically remote stakeholders is a challenge. Building upon XR technologies, metaverse technology was introduced recently in construction research as a possible solution to address this issue, as it allows multiple users to engage and communicate in virtual environments. Being introduced recently, the applications of the metaverse in construction research (ConVerse) remain immature, vague, and unexplored. Seasoned researchers interested in the ConVerse research still need a reference guide to better understand the potential of the metaverse and its current applications. As such, this paper introduces a comprehensive review of the ConVerse applications, highlighting the research themes and assessing the exploitation level of the metaverse technology based on a set of six defined criteria. It also explores the current deficiencies of the ConVerse applications and the needed measures to achieve a higher level of maturity. The results showed that the Design Review applications contribute most to the ConVerse literature, followed by Activities Planning and Safety applications. It was also revealed that no article in the ConVerse literature had considered the whole six criteria of the metaverse, while 76.2% overlooked at least two criteria, and only 23.8% missed only one criterion. Subsequently, the paper highlights four main future directions to leverage the use of metaverse technology in the ConVerse research. This paper serves as a helpful guide for ConVerse researchers and provides them with a sound foundation for future 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 | 0,052 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,030 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».