Exploring attitude and intention toward solar panel cleaning robots: Evidence from user insights
Notice bibliographique
Résumé
There is a global trend towards adopting green energy, with solar energy being the primary source derived from solar panel technologies. Solar panels can generate enough power for general and household use. However, to effectively function and serve their purpose, they require regular cleaning and effective maintenance, and robotic cleaning is among the current applicable technologies. This research aims to determine the intention of using solar panel cleaning robots in Thailand for individual solar panel users. The study was hinged on the extended C-TAM-TPB model. The quantitative survey study design was employed using primary data collected from individual solar panel users in their households. 419 respondents were used to collect the data. The C-TAM-TPB model proposed using reliability, validity, and model fitness which employed confirmatory factor analysis (CFA). They adopted structural equation modeling (SEM) in the evaluation of the variables' relationships and study hypotheses. Subjective norms and trust in technology, individual control perception, and awareness of renewable energy significantly and positively affected behavioral intention to use solar panel cleaning robots as indicated by the study. Trust in technology, awareness of renewable energy, and environmental concerns were found to be pivotal mediators to the attitude effect on individual users' intention to act in using solar panel cleaning robots. The authors recommend that to improve the adoption of solar panel cleaning robots; the concerned stakeholders should consider, firstly, enhancing trust in the technology of these robots, which is crucial, focusing on aspects like reliability, privacy, security, and reputation. Secondly, considering the influence of subjective norms, including perceptions from family, friends, colleagues, and experts, is essential. Perceived behavioral control should also be a focal point, encompassing self-efficacy, resources, and complexity. Moreover, increasing awareness of renewable energy and environmental benefits is vital to encourage individual adoption. The research also recommended that to encourage the adoption and use of solar panel cleaning robots, the aspects that should be emphasized include subjective norm, perceived behavior control, trust in technology, and awareness of renewable energy.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».