“Electric vehicles do not work in the winter”: Exploring the role of misperceptions and socio-psychological factors in zero-emission vehicle adoption
Notice bibliographique
Résumé
“Electric vehicles do not work in the winter” is one of the misperceptions affecting interests in low-carbon transportation and hindering the electrification of passenger transportation. This study aimed to examine the role of misperceptions of battery electric vehicles and socio-psychological factors in influencing zero-emission vehicle adoption with empirical evidence from Saskatchewan, Canada. This research collected a sample of 590 households via a web-based survey. Using univariate and multivariate analysis of variance, this research found statistically significant differences in various demographic and socio-psychological variables for the preferred vehicle groups. Participants who preferred zero-emission vehicles reported higher levels of positive attitudes, subjective norms, perceived behavioural control, intentions to adopt clean energy technologies, technology lifestyle, environmental concerns and knowledge of zero-emission vehicles, but lower levels of misperceptions, compared to those who preferred conventional vehicles. Drawing on an extended Theory of Planned Behaviour, hierarchical multiple regression analyses showed that attitudes towards zero-emission vehicles, subjective norms and perceived behavioural control were statistically significant in influencing behavioural intentions to purchase zero-emission vehicles. The extended model revealed that intentions to adopt residential solar panels and heat pumps predicted behavioural intentions. This study developed a scale to measure misperceptions of battery electric vehicles and found that misperceptions negatively affected behavioural intentions to purchase battery electric vehicles. These findings were rarely discussed in the existing literature. Policy implications for accelerating the transition to zero-emission vehicles were discussed.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».