MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406789634 · doi:10.1016/j.trd.2025.104596

The association between automobility engagement and electric vehicle preferences among car buyers

2025· article· en· W4406789634 sur OpenAlexafffundabout
Viviane H. Gauer, Jonn Axsen, Zoe Long, Elisabeth Dütschke

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Part D Transport and Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSFU Community Trust Endowment FundSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAssociation (psychology)Electric vehicleElectric carsPsychologyAdvertisingEngineeringBusinessAutomotive engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today’s societies are characterized by a reliance on privately-owned vehicles, or “automobility”. In this context, electric vehicles (EVs) are essential to achieve global climate targets, but few studies investigate the relationship between EVs and incumbent automobility. This study examines if automobility shapes consumer preferences for EVs by analyzing a survey and stated choice experiment applied with 2,555 Canadian new car buyers. We implement a scale exploring consumer engagement with automobility and identify seven constructs through factor analysis. Using regression analysis and a latent class model, we find significant associations between automobility engagement and EV preferences. For example, “Driving Enjoyment” and “Environmental Concern about Car Use” are associated with a preference for EVs, while “Car Empowerment” is associated with a preference for conventional vehicles. We conclude that EVs have a reformist relationship with automobility, potentially continuing certain aspects of automobility at a consumer level while being perceived to lower automobility impacts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation Research Part D Transport and EnvironmentMême sujetElectric Vehicles and InfrastructureTravaux en français237 207