Has the sharing economy changed our lives? Unveiling the effects of car-sharing on urban public transportation use
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
Over the past decade, the car-sharing sector has emerged as a disruptive service innovation, reshaping urban mobility and influencing public transportation ecosystems. Positioned at the intersection of convenience, affordability, and flexibility, car-sharing increasingly functions as a key component in multimodal transport strategies. However, existing research on its substitutive versus complementary effects has been largely inconclusive due to reliance on perception-based methods such as surveys and interviews. Addressing this gap, our study offers a robust empirical analysis based on 659,305 real-world reservations across 67 avenues over a 12-month period in South Korea. To address potential endogeneity and selection bias, we adopt a two-stage least squares (2SLS) regression model using instrumental variables. Results indicate that a 1% increase in car-sharing reservations is associated with an 18.25% reduction in public transportation usage, highlighting a significant substitutive relationship. This effect is context-dependent, varying by population density and public holiday status. By quantifying car-sharing’s operational and societal impact, our findings provide actionable insights for urban mobility planners, transportation service providers, and policymakers aiming to balance innovation with public infrastructure sustainability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle