Drivers of Electric Vehicle Adoption in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles (EVs) represent a significant advancement in automotive technology, utilizing electricity as a power source in place of traditional fossil fuels and incorporating sophisticated navigation and autopilot systems. These vehicles align with multiple Sustainable Development Goals (SDGs) by offering a more environmentally sustainable alternative to internal combustion engine vehicles (ICEVs). Despite their potential, the adoption of EVs in developing nations such as Nigeria remains constrained. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) framework is expanded in this study by including important enablers such as poor infrastructure, problems with affordability, and government support in the broader category of facilitating conditions. Additionally, it scrutinizes variables such as trust, performance expectations, social influences, and network externalities to identify the primary determinants influencing Nigerian consumers' propensity to adopt EVs. Results show that the percentage increase of H6 (facilitating conditions → behavioral intentions) compared to H5 (network externalities → behavioral intentions) is approximately 32.35%, indicating that traditional drivers significantly influence individuals' willingness to purchase EVs and are particularly strong factors in adoption decisions. The paper concludes with a discussion of these findings and proposes strategies for future research to further explore the barriers and drivers of EV adoption in Nigeria.
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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) | 0,000 | 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 ».