Car Purchase Intention Modeling in the Context of COVID-19: An Integrated Analysis of Impact Range and Impact Asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
The car purchase intention of noncar owners is closely related to the growth of car ownership and may be changed in the context of COVID-19. This paper aims to investigate the decision-making mechanism of the car purchase intention before COVID-19 and the change of car purchase intention after COVID-19. The contributions of influencing factors are derived from the gradient boosting decision tree model and the asymmetric effects of attitudinal factors are further analyzed based on the three-factor theory. The comprehensive importance hierarchies of the two dependent variables are constructed through the integrated analysis of impact range and impact asymmetry. The results show that people who were previously more willing to buy cars are more likely to increase their willingness to buy after COVID-19. The pre–COVID-19 car purchase intention is primarily determined by shared mobility-related attitudes, while attitudes toward private car use have a greater impact on the post–COVID-19 intention change. These two attitudes are mainly manifested as intention relievers and discouragers before COVID-19, but they are more likely transformed into intention strengtheners and encouragers after COVID-19. The availability of shared mobility has the maximum comprehensive importance to the post–COVID-19 intention change. Therefore, maintaining and promoting the ridership of shared mobility will be the most important prerequisite for alleviating the car purchase intention after COVID-19 pandemic.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».