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Enregistrement W4224229832 · doi:10.1155/2022/7588929

Sustainable Development of Shared Mobility in China in Relation to the Privacy Paradox of Users

2022· article· en· W4224229832 sur OpenAlexvenueno aff
Yuqin Li, Hanying Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesXihua UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésContext (archaeology)Internet privacyChinaInformation privacySustainable developmentPersonally identifiable informationBusinessPsychologyComputer securityComputer sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shared mobility is an important part of a smart city transportation system. However, during the short period it has been in effect, privacy leakages have frequently occurred, and as travellers are increasingly paying attention to their privacy, leakages hinder the rapid development of shared mobility. Therefore, it is important to explore the origin of the privacy paradox in the context of shared mobility and propose some targeted measures for improvement. The privacy paradox has been attested in numerous studies, where, despite their obvious concern that their privacy will be compromised, users continued to adopt services that may compromise it. This study constructs a model for the privacy paradox based on the theory of planned behaviour, privacy calculus theory, and construal level theory. A questionnaire survey was conducted with 301 Chinese college students to quantitatively analyse the relationship between the main factors of users’ privacy paradox in the context of shared mobility. The study results showed that (a) the privacy paradox does exist in shared mobility among college students; (b) both perceived benefit and trust have a significant positive effect on near future disclosure intention, with trust being the prime motivator; (c) both privacy concern and perceived risk have significant negative effects on distant future disclosure intention, with privacy concern being the key ingredient; and (d) both near and distant future disclosure intentions have positive effects on privacy disclosure behaviour, with near future disclosure intention having a more significant influence. Further, to promote the healthy and sustainable development of China’s shared mobility industry, countermeasures and suggestions have been proposed for users, ride-sharing enterprises, and the government according to the research results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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