Global Adoption of Digital Tools and Innovation in Construction: A Comparative Analysis of the UK, US, Canada, Africa, China, and Europe
Notice bibliographique
Résumé
The pace of digital transformation in the construction industry also varies widely across markets worldwide, depending on economic development, regulatory frameworks, technological infrastructure, and culture. This comparative study examines the use of digital tools and construction innovation across six major regions: the United Kingdom, the United States, Canada, Africa, China, and Europe. By analysing adoption rates, investment patterns, the regulatory environment, and technological preferences, this research illustrates a unique regional attribute of the digital construction transformation. The UK scores top in implementing the Building Information Modelling (BIM) mandate, with an 89% adoption rate. At the same time, the Chinese are also observed to have the highest level of investment in construction technology at $4.2 billion per year. The US is a smallest nation showing exceptional private sector innovation with 73% adoption of project management software, Canada is a research leader in sustainable construction technologies with 68% of green building certification integration, Europe is leading the way in harmonisation of its regulations with standardised digital frameworks and Africa is showing potential having 34% of mobile technology adoption in a challenging infrastructure environment. For adopters, key findings reveal that regulatory mandates, government investment, industry collaboration, and infrastructure development are key drivers of digital adoption. However, barriers such as a lack of skills, cost concerns, and resistance to change remain at the global level. The study offers strategic recommendations to accelerate the digital transformation, accounting for region-specific challenges and opportunities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».