College Students’ Choice Behavior of Electric Two-Wheeled Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Many countries have made great efforts to boost the use of electric vehicles in recent years; for example, advanced countries including Norway and the Netherlands in Europe and the United States have enhanced people’s willingness to use electric vehicles by means of appropriate subsidies and suppression of private vehicles. In Asia, Taiwan has been promoting the policy of replacing traditional fuel two-wheeled vehicles (FTWVs) with electric two-wheeled vehicles (ETWVs) and strengthening the policy by means of replacing a large number of old FTWVs and subsidizing the purchase of ETWVs. This study took college students as the subjects, as they were the first potential group to buy ETWVs, and their concept of environmental sustainability can be shaped for cultivating vehicle use habits. This study applies a questionnaire to probe into the ETWV usage preferences of college students and explores the significant factors affecting college students’ purchase of ETWVs. This study uses a mixed logit (MXL) model for estimation. The results of model estimation show that those who are younger, have higher income, have good experience in using ETWVs, and are in user-friendly external traffic environments, are more inclined to choose ETWVs. In the future, government units can formulate policies to promote ETWVs according to the characteristics of different relevant factors.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».