Metaverse Applications in Construction Research: Are We There Yet?
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
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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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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