Solutions de remplacement pour les camions lourds (classe 8) ; Attitudes et intention d'adoption par l'industrie du camionnage
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche présente les résultats d'une étude qualitative explorant la possible relation entre la distance temporelle perçue et l'intention d'adoption du camion à l'hydrogène, du camion électrique et du camion autonome par les parties prenantes de l'industrie du camionnage canadienne. Le camion à l'hydrogène et le camion électrique se présentent comme alternative aux carburants fossiles pour l'industrie du camionnage tandis que le camion autonome pourrait être une solution à la pénurie de main-d'œuvre. Les facteurs explorés furent la distance temporelle, la résistance aux changements du PDG ou de l'équipe de direction, l'attitude envers les solutions de remplacement proposées et le type de transport effectué ou consommé. Afin de collecter les données, une entrevue individuelle semi-dirigée d'environ une heure fut réalisée auprès de 31 experts de l'industrie du camionnage. La perception de la distance temporelle (élevée vs faible) a semblé être positivement liée à l'intention d'adoption pour le camion électrique ainsi que le camion autonome. Dans le cas du camion à l'hydrogène, la possible relation ne put être explorée dû à un manque de connaissance de la part des répondants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".