A Dual-Factor Structural Model for Assessing the Determinants of Prefabrication and Modular Construction Uptake in India
Notice bibliographique
Résumé
Rapid urbanization demands improved project delivery in terms of fast, affordable, and sustainable building solutions.Despite the prefabrication and modular solutions offering a wide range of benefits, the Indian construction industry is well behind in adapting to a changeover.Even though several research works have been carried out in the domain of technology adoption challenges, the results are broad and encompass global trends.This study was conducted under industry-specific conditions to measure and analyse the influence of various latent variables on adopting prefabrication methods in the Indian scenario.This study aims to explore and analyse those retarding factors along with enablers that affect the adoption of various prefabrication methods with a dual-factor perspective.The primary cause factors were extracted from an in-depth literature review and converted into measurable indicators within a structured questionnaire.The survey was conducted among industry professionals actively involved in prefabricated construction projects.Collected data was analysed using the Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM) method, keeping the technology implementer and receiver as the primary decision-makers.The results reveal how the indicators associated with the negative customer perceptions (technology receiver group) have a greater impact on adopting prefabrication and modular methods.Also, internal organization barriers like huge initial investment requirement and skill shortage retard the transformation process.The study projects the need for skill upliftment in the prefab sector, an increased customer awareness, and improved building performance (post construction), which play a significant role in the shift.Furthermore, the study provides practical insights to industry professionals seeking to modernize their construction practices.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».