A feedback-guided analysis of environmental, health and socio-economic factors affecting drivers’ willingness to shift to e-jeepneys
Notice bibliographique
Résumé
• Feedback-guided analysis surfaces assumptions and decision-making paradigms. • Economic well-being greatly influences shift compared to health and environment. • Drivers prioritize take-home pay over other benefits in deciding to shift to e-jeepneys. • Low willingness to pay for intangible benefits of jeepney modernization among drivers. The Jeepney Modernization Program involves the replacement of traditional jeepneys with more efficient alternatives, including modern enclosed electric vehicles, alongside operational improvements to the public transportation system. This study aims to assess the environmental, health and socio-economic factors impacting drivers’ willingness to shift to e-jeepneys. Feedback-Guided Analysis was used as a framework for designing an interdisciplinary approach towards understanding the decision-making paradigms of drivers plying a specific route in Quezon City, Metro Manila. Measurements of drivers’ exposure to PM 2.5 and associated health parameters were complemented by key informant interviews delving into income, expenses, valuation of benefits and decision-making paradigms. A stock-and-flow model integrated the data to quantify costs and benefits of conventional vs. electric jeepney drivers. Results show that conventional jeepney drivers are unlikely to shift to electric vehicles if the projected take-home pay does not support daily expenses, despite the additional benefits of the modernized system including lower exposure to PM 2.5 . Of the daily wage scenarios tested, only the highest at Php 900/day met the threshold for drivers’ needs. The socio-economic feedback in terms of take-home pay dominated over the health and environmental feedback on worldviews. Understanding these stakeholder contexts and priorities is a crucial step towards building trust, co-developing interventions, and overcoming barriers to policy implementation.
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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 ».