Exploring Cost Factors hindering Augmented Reality Adoption for Construction Worker Protection
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to identify cost factors associated with implementing augmented reality (AR) in construction worker protection in South Africa and explore strategies to enhance cost-effectiveness and affordability of AR Implementation in South African construction industry.The paper highlights the need for comprehensive cost-benefit analyses to assess AR's long-term financial impact.Some studies suggest that AR could reduce accidents and increase productivity over time, offsetting the initial investment.However, these benefits are speculative and require robust empirical support.Worker protection remains a paramount concern in the construction industry, characterized by dynamic work environments fraught with inherent risks and hazards.Despite the recognized benefits of AR technology in enhancing safety, its widespread adoption in construction has been hindered by various challenges, chief among them being cost factors.The decision to adopt AR solutions entails substantial financial investments encompassing initial acquisition costs, implementation expenses, and ongoing maintenance expenditures, which can pose significant barriers for construction firms, particularly smaller enterprises with limited resources.This study employed a systematic literature review approach to identify and analyse cost factors hindering the adoption of Augmented Reality (AR) for construction worker protection.The study found that cost is identified as a significant barrier to the effective deployment of digital technologies in the VM process in construction, including the high cost of acquiring and maintaining these technologies.In conclusion, creating awareness among VM experts and gaining client financial support are highlighted as important factors in overcoming cost-related challenges.The paper has identified specific cost factors associated with implementing augmented reality technology for construction worker protection in South Africa, including initial investment costs, maintenance expenses, and operational expenditures.It has also identified strategies that can be employed to enhance the costeffectiveness and affordability of implementing augmented reality technology for construction worker protection in South Africa, considering the cost factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».