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Enregistrement W2928974709 · doi:10.1177/0361198119837158

Industry Stakeholder Perspectives on the Adoption of Electric Bicycles in British Columbia

2019· article· en· W2928974709 sur OpenAlexafffundabout
Saki Aono, Alexander Bigazzi

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensVancouver Community CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésStakeholderGovernment (linguistics)BusinessTRIPS architectureSustainable transportMarketingStakeholder engagementAutomotive industryLegislationTransport engineeringPublic relationsSustainabilityEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric-assist bicycles (e-bikes) are an emerging mode of transportation that offers a sustainable alternative to automobile use in urban areas. Past research on e-bike adoption has focused on user perspectives. Understanding other stakeholder perspectives is also essential to implementing effective e-bike policy. The objectives of this research are to identify alignments and misalignments in perspectives on e-bike adoption across industry stakeholders in British Columbia (BC), including e-bike retailers, manufacturers, cycling coalitions, and government agencies, and to provide recommendations for e-bike policy that account for those perspectives. An online survey was distributed to industry stakeholders to examine perceived barriers to adoption, expected impacts of adoption, and effects of policy on adoption. Questions about regulations discriminated between five e-bike types: pedal-assist, throttle-assist, scooter-style, electric recumbents, and enclosed electric recumbents. Results indicate strong agreement among industry stakeholders that scooter-style e-bikes require separate and additional regulation from other types of e-bikes and from existing regulation in BC. In contrast, there was misalignment in the expected mode shift resulting from e-bike adoption, with government agencies least optimistic about diversion of automobile trips. Industry stakeholders broadly agreed on the need for speed regulation and viewed higher speeds as one of the least important benefits of e-bikes, which contrasts with past research on user perspectives. Policy recommendations include reclassifying scooter-style e-bikes, rebate or tax programs to reduce e-bike costs, further research on optimal e-bike speed limits, and continued support for improvements in general cycling infrastructure (a top priority for industry and user stakeholders).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0130,003
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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