Inclusive autonomous shuttles as public transportation options for older people: A qualitative study of user and service provider perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives Barrier-free access to transportation allows older adults, especially those with mobility impairments, to maintain independence and community participation. Electric autonomous shuttles can enhance accessibility and energy efficiency of public transportation used by older riders. Little is known about potential users' and transportation service providers’ perceptions of the factors influencing use of shared autonomous vehicles by older adults, particularly those in regions with extreme weather. Research design and methods In this qualitative study, adults aged 60 years and older and service providers (e.g., administrators, staff) from local mobility organizations involved in supporting transportation services used by older adults participated in focus groups or individual interviews about community mobility and use of public transit, as well as their knowledge, beliefs, and understanding of shared autonomous shuttles. Data collection and analyses were informed using an adapted version of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology-2. Results Sixteen older adults and nine service providers participated. Findings suggest older adults’ perceptions and potential use of autonomous shuttles can be influenced by tiered and intersecting factors within the following contextual concepts: (1) Rider Characteristics (Micro-level); (2) The Envisioned Autonomous Shuttle (Meso-level); (3) Features of the Local Context (Macro-level); and (4) Societal Discourses (Mega-level). Discussion and implications Autonomous shuttles have the potential to be feasibly integrated into current public transportation systems. Such integration should consider vehicle and service design, including policies and implementation, built environment infrastructure, and public awareness of autonomous shuttle function to meet older adult needs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».