Barriers to shippers’ resistance in adopting truck-sharing services
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Truck-sharing stands out as an impactful strategy for minimizing emissions and optimizing the streamlined transport of goods. This study seeks to address a gap in understanding by investigating the barriers shippers face in adopting truck-sharing services. Design/methodology/approach This study employs the innovation resistance theory to examine a range of potential barriers. A total of seven potential barriers are included in the investigation. Survey data from Bangladeshis are analyzed using an artificial neural network. Findings The barriers, ranked in importance, include image, tradition, value, usage, risk, psychological ownership and privacy concerns. Thus, psychological barriers (image and tradition) mostly underpin resistance to change, showing that the issue is more rooted in shippers' perceptions than operations. Also, they often do not find a financial cause to use truck-sharing services. Usage barriers, explicitly addressing the practical application of truck-sharing services, have now assumed the third position, underscoring their significance in overcoming the barriers. Research limitations/implications The findings provide valuable insights for policymakers to reconsider their approaches in addressing the most formidable truck-sharing barriers. Practical implications This insight holds implications for shippers and transport companies, offering strategic guidance to optimize their engagement with and support for such services. Originality/value To the best of our knowledge, this study examines shippers' reluctance to adopt truck-sharing services in a developing country.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».