Behavioural nudging for greener travel: A discrete choice experiment in the Greater Toronto Area
Notice bibliographique
Résumé
Environmental management through greenhouse gas (GHG) emission mitigation strategies is a collective responsibility shared by governments, communities, and individuals. Vehicular traffic is one of the leading causes of GHG emissions. Therefore, accelerating the shift from private vehicles to greener alternatives is crucial for achieving carbon neutrality . This study conducts controlled stated preference (SP) choice experiments on travellers' mode choices to nudge sustainable travel behaviours. The experiment aims to provide a quantitative understanding of the effectiveness of nudging for greener behaviour through environmental externality information (GHG emissions) and self-interest information (health implications). The SP experiment was conducted in the Greater Toronto Area, Canada, and had 606 valid samples. An error-component mixed logit model is empirically estimated to capture respondents' behavioural changes during various experiment stages. Based on parameter estimation results, the study also reports the Value of Greener (VOGer), defined as the willingness to pay for comparative GHG emission reductions achieved through greener travel modes. The study finds that the design of nudging interventions plays a crucial role in maximizing individuals’ VOGer. Travellers simultaneously aware of environmental and health-related implications are more likely to use greener travel modes (e.g., transit, biking, and walking).
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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 ».