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Enregistrement W4412754696 · doi:10.11159/iccste25.304

A Dual-Factor Structural Model for Assessing the Determinants of Prefabrication and Modular Construction Uptake in India

2025· article· en· W4412754696 sur OpenAlexvenueno aff
Arathi KV, Kumar Neeraj Jha

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrefabricationModular designDual (grammatical number)Modular constructionFactor (programming language)Computer scienceCivil engineeringEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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