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Enregistrement W1996028056 · doi:10.1504/ijssci.2009.026541

Sustainable mobility solutions: a pre-implementation questionnaire study for carsharing

2009· article· en· W1996028056 sur OpenAlexaff
Anjali Awasthi, Satyaveer S. Chauhan, Dominique Breuil

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Services Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessPsychologyProcess managementEnvironmental economicsComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a pre-implementation questionnaire study for a new carsharing system in La Rochelle, France. The questionnaire seeks responses on four main factors: profile of the users, transportation behaviour of users, willingness to use carsharing and preferences for new carsharing stations in La Rochelle. The target groups surveyed were city residents, tourists, businessmen, students and city transport organisations namely city of La Rochelle, CdA La Rochelle and Conseil Generale du Charente Maritime. A total of 500 questionnaires were distributed in-person and a response rate of 81.4% was received. The findings of this study reveal useful information on the feasibility of the offer, user motivations and service design aspects for the new carsharing system. It was found during the study that appropriate marketing strategies and awareness campaigns are required to inform people about carsharing. Other areas of improvement are ensuring availability of vehicles at times, easy access to carsharing stations, easy return procedure for vehicles after use, low trip costs and providing vehicles suited to user needs. These findings have strengthened the need for a new carsharing system in the city and have identified appropriate operational factors for its implementation.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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