Impact of social-psychological factors on low-carbon travel intention: Merging theory of planned behavior and value-belief-norm theory
Notice bibliographique
Résumé
Low-carbon travel assumes paramount significance in energy conservation and the establishment of an eco-friendly transportation ecosystem. This paper endeavors to explore the relationship between low-carbon travel intention, latent psychological variables, and sociodemographic attributes, drawing insights from responses of 602 residents in Hangzhou, China by structural equation model and multi-group model. In particular, we synthesize the theory of planned behavior, value-belief-norm theory, and view of incentive, a reflection of the public support for incentive policies. Results reveals that the primary determinants influencing the low-carbon travel intention encompass the view of incentive, attitude, and subjective norms. Individuals with diverse sociodemographic attributes manifest varying sensitivities, with males and elders exhibiting heightened responsiveness to incentive, while the presence of children decrease the attraction of incentive. These findings demonstrate that low-carbon travel intention can be increased by three ways, one is by the strong attraction of incentive especially tailor incentive policy, another is by making family-friendly policies to facilitate travel for groups with children, and the last is by improving the quality of low-carbon travel services thus increasing the attitude and other determinants.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».