Global Adoption of Digital Tools and Innovation in Construction: A Comparative Analysis of the UK, US, Canada, Africa, China, and Europe
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,004 |
| 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 découle