Reducing Carbon Emissions Through EVs Preference: Evidence from Suburban East Coast Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles (EVs) signify a shift from traditional fossil fuel-burning vehicles and were introduced to address consumers' dependence on fossil fuels, rising emission levels, and other environmental issues.This study empirically analyses the key determinants of consumer behavior regarding environmental air quality issues and vehicle characteristics, which significantly influence the preference for EVs.The current work was conducted in the suburbs of the East Coast of Malaysia, specifically in the Kuala Nerus district of Terengganu.Notably, 220 respondents selected their preferred vehicle type in February 2021.The survey data were elicited using an experiment card.Prices, charging time, and the level of CO2 emission reduction were found to be the primary catalysts for consumers' preference for EVs over conventional vehicles (petrol combustion) in Kuala Nerus, Terengganu, based on the multinomial logit model.Furthermore, gender status and increased level of income and education were identified as demographic factors with a high probability (positive sign and significant at 5%) for the respondents' EV adoption and choice in Kuala Nerus, Terengganu.Relevant authorities should implement appropriate measures to increase EV consumption and energy efficiency and reduce carbon emissions and fossil fuel energy dependence in the Malaysian automotive industry.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».