Who uses green mobility? Exploring profiles in developed countries
Notice bibliographique
Résumé
Mobility gives individuals access to different daily activities, facilities, and places, but at the cost of imposing environmental externalities. The sustainable growth of society is linked to green mobility (e.g., public transport, walking, cycling) as a way to alleviate individual carbon footprints. This study explores the socio-demographic profile of individuals performing green travel (public and active modes of transport) and identifies cross-country differences in green travel behavior. We rely on information from the Multinational Time Use Study, MTUS, for Bulgaria, Canada, Spain, France, Hungary, Italy, the Netherlands, the United Kingdom, and the United States, from 2000 to 2019. We estimate Ordinary Least Squares regressions modelling individual decisions regarding green mobility. Our results indicate that the socio-demographic and family profile of travelers is not homogenous across green modes of transport, with walking as a mode of travel exhibiting a much more consistent profile, across countries, in comparison to the use of public transport and cycling. Results indicate that some countries are more prone to green travel, and that transport infrastructure is a factor in the proportion of time spent on both public and active transport. Our findings help in understanding who is committed to green mobility, while revealing interesting systematic differences across countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».