Public Preferences of Shared Autonomous Vehicles in Developing Countries: A Cross-National Study of Pakistan and China
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Notice bibliographique
Résumé
Shared autonomous vehicles (SAVs) are rapidly emerging as a viable alternative form of public transportation with the potential to provide adequate and user-friendly, on-demand services without having vehicle ownership. It has been argued that SAVs could revolutionize transportation systems and our current way of life. Although SAVs are likely to be introduced in developed countries first, there is little doubt that they would also have a significant effect and enormous market in developing nations. This study aimed to investigate the factors that influence public acceptance of SAVs, as well as the current public attitude toward SAVs, in two developing countries, namely, Pakistan and China. A stated preference survey was conducted to understand respondents’ travel patterns, preferences, and sociodemographic data. A total of 910 valid responses were gathered: 551 from Lahore, Pakistan, and 359 from Dalian, China. A multinomial logit model and a mixed multinomial logit model with panel effect were used for data analysis. The results suggested that generic attributes, such as respondents’ waiting time, travel time, and travel cost were found to be significant in both cities. The results indicate that sociodemographic characteristics, such as education, income, travel frequency in a week, and people who had driver’s licenses, are significantly correlated with respondents’ interest in using SAV in Lahore. The results also showed that people who had a private car indicated a greater interest in SAVs in Dalian. The study provides a new perspective to understand the public preferences toward SAVs in developing countries with different economies and cultures, as well as a benchmark for policymakers to make effective policies for the future implementation of SAVs.
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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