The factors influencing on “made in Vietnam” electric cars demand
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the factors affecting the demand for “Made in Vietnam” electric cars. The research results 6 main factors affecting the demand for “Made in Vietnam” electric cars including (1) Prices of “Made in Vietnam” electric cars; (2) Consumer income; (3) Consumer taste; (4) Price of related goods (including substitutes and complementary goods); (5) Market expectations for “Made in Vietnam” electric cars; (6) Policy institutions and consumers’ psychology towards environmentally friendly products. On that basis, the research team used Eviews8 software to test the impact of price factors and related commodity prices on the quantity and demand of electric cars. The results also indicate that when the price of “Made in Vietnam” electric cars increases by 1%, the quantity demanded for “Made in Vietnam” electric cars decreases by 1.39%; When income increases to 1%, consumers will be willing to save 0.26% to buy an electric car. If the price of substitute goods increases by 1%, the demand for “Made in Vietnam” electric cars will increase by 1.91%, and if the price of complementary goods increases by 1%, the demand for “Made in Vietnam” electric cars will decrease by 3.12%. From the results obtained, the research team has some recommendations to stimulate demand for “Made in Vietnam” electric cars, a product with many advantages in the green fuel era.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».