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Enregistrement W3182108330 · doi:10.1155/2021/6577439

Friend-Invitation Promotion Scheme Used in Electric Carsharing: Empirical Analysis and Policy Implications

2021· article· en· W3182108330 sur OpenAlexvenueno aff
Jiemin Xie, Tuo Sun, Yang ShuangJian

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésRentingTRIPS architecturePromotion (chess)Electric carsElectric vehicleFlexibility (engineering)Car ownershipScheme (mathematics)BusinessTransport engineeringMarketingTravel behaviorAdvertisingComputer scienceEngineeringPublic transportEconomicsPolitical scienceMathematicsManagementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combination of electric vehicle (EV) and carsharing is expected to provide social and environmental benefits, like encouraging sustainable travel behaviors (reducing car ownership and vehicle kilometres of travel) and improving the accessibility and flexibility of urban transport. Thus, electric carsharing is encouraged to be adopted for daily trips, and the operators propose the friend-invitation promotion scheme for the membership expansion. This study explores the effectiveness of this scheme and the characteristics of the scheme participants and their invited friends (e.g., age, friend-invitation pattern, and EV rental pattern). The analysis found that 28.4% of these invited friends would make at least one EV rental after registration, whereas 30.4% of the other members who registered in the same period would do so, indicating that these invited friends were less active. Therefore, suggestions are given based on the EV rental pattern of these invited friends (preferring a longer journey using a smaller but cheaper EV) to enhance the effectiveness of the friend-invitation promotion scheme.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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