Travelers’ Adoption Behavior towards Electric Vehicles in Lahore, Pakistan: An Extension of Norm Activation Model (NAM) Theory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify the travelers’ adoption behavior towards electric vehicles (EVs) using the theoretical background of the Norm Activation Model (NAM) theory. A questionnaire was designed and conducted in Lahore, Pakistan. A total of 402 usable samples were obtained. The collected data were analyzed using factor analysis and Structural Equation Modeling methods. The factor analysis confirmed the hypothesis of the statements designed according to the NAM theory, that is, awareness of consequences (AC), ascription of responsibility (AR), and personal norm (PN). Other factor analyses resulted in the following reliable factors: social and economic values (SEV), personal preferences (PP), willingness to buy (Buy), and willingness to use (Use) of an EV. The results of SEM revealed that the AC, AR, and SEV are significant predictors of PN, whereas the PN and PP are also positive predictors of travelers’ willingness to buy and use. The young travelers (≤30 years), motorcycle users, employees, and trip distance (>10 km) have significant and positive correlations with the PN. The car ownership status of travelers has a positive correlation with the ownership and usage of EVs. Suitable behavioral intervention techniques were derived to promote the ownership and usage of EVs in the context of developing regions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle