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Enregistrement W1984926386 · doi:10.1109/mele.2013.2272481

Courting and Sparking: Wooing Consumers? Interest in the EV Market

2013· article· en· W1984926386 sur OpenAlexaff
Narayan C. Kar, K. Lakshmi Varaha Iyer, Anas Labak, Xiaomin Lu, Chunyan Lai, Aiswarya Balamurali, Bryan Esteban, M.A. Sid-Ahmed

Notice bibliographique

RevueIEEE Electrification Magazine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealMarket penetrationMarketingAdvertisingQuality (philosophy)BusinessPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of electrified vehicles (EVs) is the best old "new" idea that has been around for the last century. Designs have changed to make EVs popular, but until now, no design has captured the public's imagination or gained market traction. This is because consumers need more than facts about EVs; they need to be wooed into making a bigger commitment to the EV. The winning combination of making the EVs indispensable to the average North American consumer can be found in accessible charging infrastructures, reliable long-life batteries, and increased mileage. Vehicle manufacturers want a better-quality Ev to offer consumers to increase market penetration. Engineers and policy makers, to make this relationship a reality, need to appeal to more than just consumers' minds and go beyond testing and performance statistics and test results.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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