Metaverse adoption in the manufacturing industry: impact on social and environmental sustainability performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to examine the adoption of Metaverse technology in the manufacturing industry and its potential impact on firms’ social and environmental sustainability performance. Design/methodology/approach: Data were collected from 157 technology-based firms in the Malaysian high-tech manufacturing industry and analyzed using PLS-SEM to investigate the influence of social (i.e. social capital, open/innovative culture and empowerment) and technological factors (i.e. digitalization preparedness, integrability and strategic value) on Metaverse adoption and the moderating roles of digital trust and absorptive capacity. Findings: Social and technological factors were found to significantly impact Metaverse adoption, with digital trust enhancing the influence of social factors. Absorptive capacity strengthens firms’ abilities to use social factors for adoption. However, digital trust does not significantly moderate the relationship between technological factors and adoption, nor does absorptive capacity impact this relationship. Finally, Metaverse adoption is shown to positively contribute to firms’ social sustainability, improving social well-being and equity, but it does not significantly impact environmental sustainability. Practical implications: For practitioners, the study highlights the importance of fostering an organizational culture that supports digital trust and developing absorptive capacity as critical enablers of successful Metaverse adoption. Policy implications include the need for creating supportive policies that encourage digital transformation efforts aligned with sustainability goals. Originality/value: Theoretically, this study integrates the Technology-Organization-Environment (TOE) framework, Human-Organization-Technology fit (HOT-fit) framework and Resource-Based View (RBV) to improve understanding of technology adoption and sustainability performance. From a managerial perspective, it highlights the importance of fostering digital trust and developing absorptive capacity as critical enablers of successful Metaverse adoption. Policy implications include the need for policies supporting digital transformation efforts aligned with sustainability goals.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».