The Car-Purchasing Intention of the Youth in the Context of Online Car-Hailing: The Extended Theory of Planned Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Online car-hailing services have become an integral part of people’s daily travel in China. Considering that young people are the major consumer group in car purchases, it is worth investigating how the experience of online car-hailing services affects their intention to purchase a car. Based on the extended theory of Planned Behavior, this study found that the factors that negatively impact the car purchase intention of the youth are firstly the public transportation service quality, followed by the risks of private cars, and finally the online car-hailing services quality. Elevating the convenience and comfort of public transportation is conducive to reducing car purchasing intention. The indirect effect of online car-hailing services on car purchase intention is greater than its direct effect, and the most important factor is attitude. The car purchase intention is significantly heterogeneous across age and annual household income groups. Improving the convenience of public transportation will reduce the car purchase intention of people in the early youth. For middle and later youth, providing demand-responsive transit for important individuals to meet their diverse needs can reduce car purchase intention. As for online car-hailing services, youth care most about their convenience and comfort and worry most about their safety. Providing better online car-hailing services can reduce the car-purchasing intention of youth.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».