Moving toward a More Sustainable Autonomous Mobility, Case of Heterogeneity in Preferences
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous vehicles (AVs) have a number of potential advantages, although some research indicates that this technology may increase dependence on private cars. An alternative approach to bringing such technology to market is through autonomous taxis (ATs) and buses, which can assist in making transportation more sustainable. This paper aims at examining the role of attitudinal, travel-related, and individual factors in preferences for a modal shift from conventional cars toward ATs and exclusive-lane autonomous buses (ELABs), exploring the existence of heterogeneity and its possible sources. The proposed mixed logit model with a decomposition of random coefficients uses 1251 valid responses from a stated preference survey distributed in Tehran, in 2019. Results show that there is significant taste variation among individuals with respect to ATs’ travel costs, ELABs’ travel times, and walking distances to ELAB stations. Furthermore, exploring the sources of heterogeneity indicates that women are more sensitive to ATs’ travel costs and walking distances to ELAB stations while they are less sensitive to ELABs’ travel times. Moreover, travel time in discretionary activities reduces the utility of ELABs more than it does in mandatory activities. Transportation authorities can use these findings to establish more effective policies for the successful implementation of AVs.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».