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Enregistrement W4412229328

Consumer and Citizen Perspectives on Sustainability in Last-mile Deliveries

2023· article· en· W4412229328 sur OpenAlexaboutno aff
Virva Tuomala, Anna Aminoff, Britta Gammelgaard

Notice bibliographique

RevueCBS Research Portal (Copenhagen Business School) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMileSustainabilityAdvertisingBusinessMarketingGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Consumers are a central stakeholder in last-mile deliveries (LMD), particularly with the increases in online ordering. However, consumers’ perspectives are not represented much in research regarding LMDs in urban areas. Therefore, this paper examines consumers’ perceptions regarding choices made for LMDs, sustainability (or lack) thereof and how increased deliveries impact urban space.<br/>Design/methodology/approach: The data was collected through six qualitative focus groups of international university students. Wooclap tool was used to collect the students’ views on four different themes of urban LMDs. Discussions were recorded, transcribed and analysed through coding.<br/>Findings: The results show that there is interest in sustainable options in LMDs, but consumers feel they are not given enough information to make informed choices. Convenience of deliveries, i.e. speed and price, as well as the option to choose a delivery time and/or location were considered important. The students were from four different universities in Canada, China, Denmark, and Finland, so where they were based influenced their responses.<br/>Research limitations/implications (if applicable): This study was made with a predominantly young demographic. A similar study with a different age group may yield different results, so we hope to expand the study with additional data.<br/>Originality: Consumer perspectives, choices, and demands have significant influence on choices companies make. The consequences of increased LMDs on urban space, particularly from a citizen point of view are rare and we explore this in the paper.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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