A Typology of Attitudes towards the E-Bike against the Background of the Traditional Bicycle and the Car
Notice bibliographique
Résumé
Although it is generally accepted that innovators and early adopters have a particular influence on the uptake of electric bikes, other groups, whose reactions to innovation have not been studied, are perhaps wrongly marginalised. Such individuals, often relying on stereotypes, also need to be included in researchers’ scope of interest. Therefore, the aim of the CAWI survey was to determine the attitudes of respondents, both users and non-users of electric bikes, and on this basis to classify by k-means analysis the attitudes towards the e-bike compared to the traditional bicycle and the car. The results obtained show a large variation between the designated classes. What most of them have in common is a strong attachment to the private car, which is typical for the cycling culture of this part of Europe, but the psycho-physical characteristics of the surveyed remain the strongest differentiating factor. Therefore, in the light of the opinions collected, it seems that the group Gadget lovers 1 and 2, whose share was about one-quarter of the total number surveyed, may be the most inclined to change their transport behaviour. This means that the e-bike, as an innovation, can overcome a critical discontinuity stage on the innovation diffusion curve in the Innovation Adaptation Lifecycle (IAL).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».