Development in Electric Vehicle Intention and Adoption: Integrating the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) and Religiosity
Notice bibliographique
Résumé
Environmental sustainability has become an urgent problem that cannot be avoided and ignored. The transportation sector is the main cause of greenhouse gas emissions. Many suggest electric vehicles (EVs) as a mechanism for reducing environmental degradation since EVs release less greenhouse gas as compared to combustion cars. However, the sales of EVs in Malaysia are still low compared to the achievements recorded by the neighboring countries. Despite being the earliest to promote electric vehicles, in the first quarter of 2023, Malaysia has only represented 2.4% of the EV market in Southeast Asia. It seems that the success rate in promoting environmental conservation through the adoption of EVs is still minimal. For this reason, the existing study seeks to explore factors related to EV behavioral intention and adoption by using the extended UTAUT (performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition, perceived value/cost, hedonic motive, and habit). The proposed study believes that environmental protection and sustainability must be related to individuals' values and principles which could have been shaped based on religiosity. Therefore, in addition to the extended UTAUT that views EV intention and adoption from the technical and personal perspective, this study proposes religiosity as a predecessor in determining EV intention and adoption. The use of extended UTAUT and religiosity in the model will clarify the extent to which the influence of technical factors, personal factors and religiosity is determining the intention and adoption of EVs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».