Traffic Accident Prevention Through Acceptance of Advanced Driver Assistance System (ADAS) among Urban People
Notice bibliographique
Résumé
Lead Indonesia's accident cases are caused mainly by human error, which can be reduced by implementing an Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology.Protection motivation and acceptance of technology are generally a concern for drivers adopting ADAS.Therefore, this research aims to build a model of the Combined Protection Motivation Theory and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (C-PMT-UTAUT) to determine the factors that encourage drivers and owner-drivers' interest in using the ADAS.This research method applies quantitative research to a population of automotive users in Jakarta and Tangerang.A survey was conducted with a sample of 220 automotive users in Jakarta and Tangerang.Determination of the sample using the convenience sampling method and the samples collected and used were 220 samples.The data is then processed using Smart-PLS.The research results prove that perceived vulnerability affects the positive attitude of automotive users to use ADAS, likewise, with the performance expectancy and effort expectancy variables.Furthermore, the study's results also prove that attitude significantly affects the intention of automotive users to add ADAS features to their vehicles.The research results prove that the perceived vulnerability is proven to positively and significantly affect attitudes to ADAS.Likewise, the effect of performance expectancy on attitude toward ADAS is proven to be positive and significant.The effort expectancy also positively and significantly affects the attitude toward ADAS.One factor that has yet to be proven to be a concerned driver is severity because the perceived severity has not been proven to influence attitudes toward ADAS significantly.Then, the attitude positively and significantly affects the intention to use ADAS.The findings of this study have important practical implications for policymakers, car manufacturers, and technology developers working on ADAS.Policymakers can promote awareness, education and implement incentives.Car manufacturers can enhance perceived vulnerability, improve performance expectancy, and simplify the user experience.Technology developers can emphasize usability and address concerns about severity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».