Acceptance of Electric Car Sharing in Rural Areas
Notice bibliographique
Résumé
Car sharing helps promote new drive systems to early adopters, and its market share has grown continuously worldwide. However, in rural areas, car sharing still faces challenges, such as sparse populations. In urban areas, previous research has identified underlying factors in the use of car sharing. However, these findings are yet to be transferred to rural areas. Three different methodological approaches were applied in a rural municipality in southern Germany to better understand the acceptance of electric car sharing in rural areas. Firstly, a survey was conducted with 190 participants to provide an overview of underlying factors in the acceptance of electric car sharing. Secondly, interviews were conducted with 21 participants to obtain a deeper insight into these factors. Finally, a cocreation workshop was conducted with 17 participants to identify an electric car sharing model for rural areas. The results showed that performance expectancy, hedonic motivation, and facilitating conditions were the most important factors in the use of electric car sharing in rural areas, at least when presented at a conceptual level. Furthermore, an electric car sharing service with a station-based system and a service provider to distribute vehicles to stations across the municipality’s districts was voted as the most suitable model by participants. As the car sharing system was not yet implemented at the time of the survey, future studies should examine the underlying factors in the use of electric car sharing systems in rural areas at later stages of development. Moreover, the economic and technical viability of the developed electric car sharing service should be tested.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».