A comparative review of user acceptance factors for drones and sidewalk robots in autonomous last mile delivery
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous delivery technologies play a pivotal role in meeting the high expectations of customers while addressing the sustainability challenges posed by last-mile delivery traffic, particularly in urban areas. Over the past five years, research on user acceptance of these groundbreaking technologies has surged. This paper represents the first comprehensive review that consolidates and compares user acceptance factors related to deliveries by drones and sidewalk robots, drawing from global questionnaire-based studies. Our research reveals some common factors that consistently influence user acceptance for both drone and sidewalk robot deliveries and also sheds light on technology-specific acceptance factors. However, it's important to recognize that some of these factors may vary depending on the demographics and location of the studies conducted. Our findings intend to provide managerial insights to technology and policy makers, enabling strategic planning for the adoption of these innovative technologies. • First comprehensive review comparing user acceptance of drone and robot deliveries based on studies from the past five years. • Identifying common factors that consistently influence user acceptance for both drone and sidewalk robot deliveries. • Presenting opportunities to reduce environmental impact and improve cost efficiency in the delivery sector. • Discussing mainstream user acceptance theories, which guide the empirical studies on user acceptance of autonomous last mile delivery. • Managerial insights for technology developers and policymakers to aid in strategic planning for the adoption of autonomous delivery technologies.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».