Public attitude towards autonomous vehicles before and after crashes: A detailed analysis based on the demographic characteristics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous vehicles (AVs) have the potential to offer a large number of benefits such as reducing the energy consumed and reducing the anxiety of the drivers. On the other side, the degree to which AVs will be adopted mainly depends on the public attitude and acceptance of this emerging technology. Over the last few years, AVs got involved in multiple accidents with different levels of severity. These accidents were widely covered in the media, creating a debate about the safety of this technology and discouraging people from adopting this new technology even if it offers a safer environment. In this study, a questionnaire survey was conducted to understand the impact of accidents involving AVs on the public perception of this technology for respondents with different demographic characteristics (age, gender, education, income, and prior knowledge about AVs). The results show the most negative shift in the attitude occurs for respondents who are older, female, and have no prior knowledge about AVs or their incidents. Additionally, the results shed light on the importance of educating the public about AVs in order to guarantee the highest level of acceptance. Finally, the findings of this paper can help AVs developer, policymakers, and transport planning agencies in understating the public attitude after accidents in order to react properly to avoid discouraging people from adopting AVs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 découle