Notice bibliographique
Résumé
While market segmentation is widely used to study travel behaviour (Beirao & Cabral, 2008; Kieu et al., 2015), it has not been widely applied to study the public opinion of automated vehicles (AVs). Previous research has primarily used inferential statistics and has found that younger males living in urban areas who have higher income are likely to be more interested in AV use and more willing to pay (WTP) for such technology (Bansal et al., 2016; Hohenberger et al., 2016; Hudson et al., 2018; Schoettle & Sivak, 2014). This study differs from those in that it applies Two-Step Clustering Analysis, a market segmentation approach which highlights more complex linkages between consumer segments and adoption than is portrayed in conditional bivariate estimates. We identified five sample market segments: Retirees, Rural Workers, Students, Working Class, and Torontonians. These segments significantly differ one from another when cross-tabulated with intention of use and WTP for AV variables. Results suggest that market segmentation may be a viable technique for studying and targeting sub-groups of individuals to shape automated vehicle use, while also providing policymakers with means and insights for intervention. Since we found no differences in attitudes regarding AV modes, we conclude that AV adoption will highly depend on public opinion regarding AVs, and that interventions should focus on raising awareness and exposure to AV modes with the most societal benefits.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».