Exploring informal elderly mobility scooters as alternative transportation for older adults
Notice bibliographique
Résumé
In China’s rapidly aging cities, millions of elderly residents rely on informal mobility scooters to address gaps in formal transportation. However, since 2018, local governments have increasingly prohibited their use under national regulatory directives, creating conflicts between safety regulation and mobility access. This qualitative study draws on semi-structured interviews with 15 elderly scooter users across three Shanghai districts to examine how older adults navigate these restrictions and why they persist in using prohibited vehicles. Thematic analysis identified three interconnected themes: informal mobility adoption driven by service gaps, affordability limits, and digital exclusion; adaptive strategies that allowed older adults to sustain essential travel while reducing enforcement risks; and a conditional approach to compliance, where independence was prioritized but willingness to follow rules was expressed if viable alternatives were provided. These findings highlight that prohibitions without alternatives limit older adults’ ability to meet essential needs such as medical care, caregiving, and community participation. Continued use of scooters reflects practical responses to gaps in transport provision rather than intentional disregard for regulation. Enforcement-led approaches overlook this reality. More flexible strategies, including subsidies for safer vehicles, community-based licensing programs, and designated operational areas, could balance safety with the need for independent mobility. By showing how older adults adapt when formal systems do not meet their needs, the study highlights the importance of regulatory frameworks that respond to these practical challenges instead of penalizing them, and points to the value of incorporating lived experience into the design of age-friendly transport policies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».