Social acceptance of autonomous vehicles. A cross-country model validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• A modified version of UTAUT2 theory is validated on acceptance of Autonomous Vehicles. • A structural equation model approach is used with survey data of six different countries. • Performance expectancy, trust and social influence are the strongest predictors. • The weakest predictors of behavioral intentions vary by country. • Findings offer guidance of targeted strategies for policymakers. Autonomous vehicles (AVs) are expected to offer significant benefits, including improved mobility, reduced energy consumption and emissions, shorter travel times or enhanced road safety. While field tests are being conducted in controlled environments worldwide, AVs still face major challenges related to technical aspects, regulations and public acceptance. This study examines public acceptance of AVs by proposing and validating a modified version of the extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2). The proposed model, incorporates additional constructs (trust, perceived risk, environmental awareness, green perceived usefulness and user innovativeness) while excludes others (facilitating conditions, price value and habit). The model was tested using a structural equation model approach to survey data from 2,221 participants across 6 different countries—Spain, Mexico, the United Kingdom, Canada, the United States and Australia—. The results confirm the cross-country validity of the model, and reveals that performance expectancy, trust and social influence are the strongest predictors of behavioral intentions in both the pooled and country-specific samples. However, the weakest predictors vary by country: environmental awareness showed the lowest impact on behavioral intentions in Spain, the United Kingdom, Canada and the United States, while in Mexico and Australia, the weakest predictors were perceived risk and effort expectancy, respectively. These findings offer valuable guidance for policymakers and industry stakeholders, emphasizing the need for targeted strategies to foster social acceptance of AVs more effectively.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle