نموذج سلوك القيادة الشاذ لعمال توصيل الطلبات

1. الملخص

يُمثّل نموذج سلوك القيادة الشاذ لعمال توصيل الطلبات (Aberrant Riding Behavior of Food Delivery Riders-Model)، الذي طوّره الباحثون تشان وتشانغ وشي (Qian, He, & Shi, 2024)، أداة سيكومترية متقدمة صُممت خصيصاً لتشخيص وقياس السلوكيات المرورية المنحرفة وغير الآمنة لدى راكبي الدراجات الكهربائية العاملين في قطاع خدمات توصيل الطعام وتطبيقات التوصيل السريع عبر المنصات الرقمية. يستند المقياس إلى بنية نظرية تكاملية تفحص كيفية تأثير المعرفة بالسلامة المرورية (Safety Knowledge) في توجيه سلوك القيادة الفعلي، من خلال الدور الوسيط المحوري الذي تلعبه كل من اتجاهات السلامة (Safety Attitudes) بشقيها: الاتجاهات نحو المسؤولية الفردية والاتجاهات نحو القوانين المرورية، وإدراك المخاطر (Risk Perceptions) بمكوناته المتعددة.

يتألف المقياس في صورته المعيارية الشاملة من أربعة محاور بنائية رئيسية تتوزع عبر استبيان يتضمن فقرات مُحكمة ومُصاغة وفق سلم ليكرت الخماسي (5-point Likert scale). وقد أظهرت الفحوص السيكومترية التي أُجريت على عينات ممثلة من السائقين البالغين في البيئات الحضرية كفاءة قياسية استثنائية؛ حيث تراوحت قيم الاتساق الداخلي لمَعامل ألفا كرونباخ (Cronbach’s α) والموثوقية المركبة (Composite Reliability – CR) بين 0.706 و 0.944، وبين 0.836 و 0.934 على التوالي، في حين سجّلت معاملات الثبات بطريقة التجزئة النصفية (Split-Half Reliability) لسبيرمان-براون قيماً تجاوزت 0.80. كما أثبت التحليل العاملي التوكيدي (CFA) مطابقة ممتازة لبيانات النموذج الواقعي (Chi-square/DF = 1.929، RMSEA = 0.064، CFI = 0.916، TLI = 0.904)، مما يجعل هذه الأداة مرجعاً قياسياً وبحثياً لا غنى عنه في أبحاث علم نفس المرور والسلامة المهنية والتنظيمية في اقتصاد المنصات الحديث.

2. الكلمات المفتاحية

سلوك القيادة الشاذ، عمال توصيل الطلبات، السلامة المرورية، المعرفة بالسلامة، اتجاهات السلامة، إدراك المخاطر، علم نفس المرور، الدراجات الكهربائية، النمذجة بالمعادلة البنائية، الخصائص السيكومترية.

3. المؤلفون

تم تطوير هذا النموذج القياسي من قبل فريق بحثي متخصص في هندسة النقل وسيكولوجيا المرور بقسم الهندسة المدنية في جامعة تسينغهوا (Tsinghua University)، إحدى أبرز الجامعات البحثية الرائدة عالمياً:

• تشان تشان (Qian Qian): باحثة متخصصة في سلوكيات التنقل الحضري وهندسة السلامة المرورية، قسم الهندسة المدنية، جامعة تسينغهوا، بكين، جمهورية الصين الشعبية.
• جونياي هي (Junyi He): باحث في تخطيط النقل والتحليل الإحصائي السلوكي للمستخدمين في شبكات النقل الذكية، جامعة تسينغهوا، بكين، جمهورية الصين الشعبية.
• جينغ شي (Jing Shi) [المؤلف المراسل]: أستاذ هندسة النقل والسلامة المرورية، قسم الهندسة المدنية، جامعة تسينغهوا، بكين، جمهورية الصين الشعبية. البريد الإلكتروني الأكاديمي: [email protected].

4. الغرض

تزامن التوسع الهائل في اقتصاد العمل الحر ومنصات توصيل الأطعمة السريعة عبر تطبيقات الهواتف الذكية مع تصاعد مقلق في معدلات الحوادث المرورية والإصابات الجسدية الحرجة التي يتورط فيها سائقو الدراجات الكهربائية. في ظل هذه البيئة المهنية القاسية المحكومة بخوارزميات رقمية صارمة تفرض قيوداً زمنية ضيقة وغرامات مالية على التأخير، يجد عمال التوصيل أنفسهم مدفوعين للمخاطرة بانتهاك الأنظمة المرورية. من هنا، نشأ الغرض الأساسي لتطوير نموذج سلوك القيادة الشاذ لعمال توصيل الطلبات لتوفير أداة سيكومترية رصينة قادرة على رصد وفهم وتفكيك المحددات النفسية والمعرفية المعقدة الكامنة وراء هذه السلوكيات الخطرة.

الأهداف التطبيقية والبحثية

يتعدى الغرض من الأداة مجرد الرصد الوصفي للانتهاكات، حيث تشمل أهدافها ومجالات تطبيقها ما يلي:

• التشخيص السيكومتري للانتهاكات: قياس الأنماط المحددة لسلوكيات القيادة المنحرفة مثل قطع الإشارات الضوئية الحمراء، القيادة في عكس اتجاه السير، تجاوز السرعة المحددة نظامياً، والتشتت الذهني الناتج عن استخدام الهواتف المحمولة أثناء القيادة.
• تقييم دور العمليات الوسيطة: اختبار الكيفية التي تتحول بها المعرفة النظرية بقواعد السلامة إلى ممارسات ميدانية عبر وسيطين نفسيين رئيسيين هما: منظومة الاتجاهات الإيجابية نحو الالتزام بالقانون والمسؤولية الأخلاقية، والمستوى الفعلي لإدراك المخاطر وتوقع العواقب الوخيمة.
• تصميم برامج التدخل والتدريب المهني: مساعدة الشركات المشغلة لتطبيقات التوصيل والجهات التنظيمية الحكومية في بناء حقائب تدريبية موجهة لا تكتفي بتقديم المعلومات القانونية، بل تعيد صياغة المعتقدات والمواقف وتصحيح التقدير الخاطئ للمخاطر لدى السائقين.
• التطبيقات في بيئة العمل الميدانية: تزويد مسؤولي الصحة والسلامة المهنية بمؤشرات قياس كمية تمكنهم من التنبؤ باحتمالية تورط السائق في حوادث السير، ومن ثم إعادة هيكلة السياسات التشغيلية والحوافز الخوارزمية لتقليل الضغط الزمني الذي يغذي تلك السلوكيات الشاذة.

5. البناء النفسي

يرتكز المقياس على نموذج بنائي رباعي الأبعاد، يجمع بين المتغيرات المعرفية الاستباقية، والمحددات الاتجاهية العاطفية، والتقديرات التقييمية للمخاطر، والمخرجات السلوكية الميدانية الصريحة. فيما يلي استعراض معمق لمكونات هذا البناء النفسي:

1. المعرفة بالسلامة المرورية (Safety Knowledge – SK)

يُعرّف هذا البعد بمدى إلمام السائق بالقواعد التنظيمية والقوانين التشريعية والممارسات الفنية الوقائية المرتبطة بركوب الدراجات الكهربائية واستخدام شبكة الطرق. لا يقتصر هذا البعد على الحفظ الأصم للقوانين، بل يتسع ليشمل الوعي بالإجراءات التقنية الوقائية، مثل:

• المعرفة بالحدود القانونية للسرعة المخصصة للدراجات الكهربائية في الطرق الحضرية ومسارات الدراجات.
• الدراية بكيفية الفحص الميكانيكي والتقني للدراجة قبل بدء وردية العمل (مثل سلامة المكابح، الإطارات، والإضاءة).
• الفهم الواعي للمناطق العمياء (Blind Spots) للمركبات الثقيلة والحافلات، وإجراءات الطوارئ عند مواجهة مواقف مرورية غير متوقعة.

2. اتجاهات السلامة (Safety Attitudes – SA)

تُمثّل الاتجاهات المنظومة القيمية والوجدانية التي تُحدد الاستعداد المسبق لدى السائق للامتثال لمتطلبات السلامة أو الاستهانة بها تحت وطأة الضغوط الخارجية. ينقسم هذا البعد في النموذج إلى مستويين متمايزين:

• الاتجاهات نحو القوانين المرورية (Safety Attitudes toward Laws – SA-l): تُعبر عن قناعة السائق بقدسية القوانين واللوائح التنظيمية، وإيمانه بأن الامتثال لإشارات المرور وعدم السير في الاتجاه المعاكس هي مبادئ حتمية غير قابلة للمساومة بغض النظر عن ضغط تسليم الطلبات في الموعد المحدد.
• الاتجاهات نحو المسؤولية المجتمعية والشخصية (Safety Attitudes toward Responsibility – SA-r): تُركز على إدراك الالتزام الأخلاقي بالحفاظ على السلامة الشخصية وسلامة المشاة ومستخدمي الطريق الآخرين، وترجيح قيمة الحياة والصحة على العوائد المالية والمكافآت الخوارزمية الناتجة عن إتمام الطلبات بسرعة مفرطة.

3. إدراك المخاطر (Risk Perception – RP)

يُشير هذا البناء إلى العمليات المعرفية والذاتية التي يقوم السائق من خلالها بتقدير احتمالية وشدة العواقب السلبية الناتجة عن ممارسات قيادة معينة. يتضمن إدراك المخاطر إدراك العواقب الكارثية المترتبة على:

• تشتت الانتباه والأخطاء غير المقصودة الناتجة عن تفحص شاشة الهاتف أثناء الحركة في حركة المرور الكثيفة.
• القيادة العدوانية مثل العبور السريع والمباغت في التقاطعات مع تغير الإشارة إلى اللون الأصفر.
• تجاهل الظروف الجوية السيئة (الأمطار، الضباب، والجليد) أو القيادة داخل مسارات المركبات الآلية السريعة بدلاً من المسارات غير المخصصة للمركبات الآلية.

4. سلوكيات القيادة الشاذة (Aberrant Riding Behaviors – ARB)

يُمثل المتغير التابع النهائي في النموذج، وهو التجسيد الإجرائي المباشر للأنماط السلوكية التي تنحرف عن معايير القيادة الآمنة والمسؤولة. تتفرع هذه السلوكيات إلى انتهاكات متعمدة صريحة (ككسر الإشارة وتجاوز السرعة وعكس السير) وسلوكيات ناجمة عن التشتت والمناورة العدوانية والخطرة بين المشاة وفي الاختناقات المرورية، مما يرفع مؤشرات التعرض للحوادث بنسب مضاعفة.

6. الإطار النظري

تأسس المقياس استناداً إلى دمج رصين بين اثنتين من كبريات النظريات السلوكية والمعرفية في حقل علم النفس الصحي وعلم نفس المرور، وهما: نظرية السلوك المخطط (Theory of Planned Behavior – TPB) لعالم النفس آيسيك أجزن (Icek Ajzen)، ونموذج القيادة الشاذة المستوحى من استبيان سلوك القيادة الشهير (Driver Behaviour Questionnaire – DBQ) الذي صاغه الباحث جيمس ريزون (James Reason) وزملاؤه.

التأصيل المفاهيمي وفق نظرية السلوك المخطط (TPB)

تفترض نظرية السلوك المخطط أن السلوك البشري الفعلي يسبقه تكوّن النية السلوكية، والتي تتشكل بدورها عبر ثلاثة محددات: الاتجاه نحو السلوك، والمعايير الذاتية (الضغوط الاجتماعية والتنظيمية)، وضبط السلوك المدرك. في سياق نموذج راكبي توصيل الطلبات، افترض تشيان وزملاؤه (2024) أن المعرفة المجردة بالسلامة لا تترجم تلقائياً إلى سلوك ملتزم دون المرور بمرشحات الاتجاهات النفسية. فالمعرفة باللوائح تعمل كمدخل معرفي تأسيسي يغذي اتجاهات الفرد الإيجابية نحو المسؤولية والقانون؛ وعندما تترسخ هذه الاتجاهات، فإنها تُعيد تشكيل العمليات التقييمية للفرد، مما يجعله أكثر حساسية وإدراكاً للمخاطر الداهمة في البيئة المرورية. هذا الإدراك المرتفع للمخاطر والاتجاهات الرافضة للمخاطرة يقومان بدورهما بكبح وقمع الرغبة في ارتكاب السلوكيات الشاذة، حتى في ظل ضغوط الوقت والتوصيل المقيد بنظم الحوافز الرقمية.

التكيف مع خصوصية اقتصاد المنصات ونظرية العوامل البشرية

انطلق المؤلفون في صياغة فقرات المقياس من التعديلات المعاصرة التي أدخلتها دراسات النقل الحديثة (مثل: Wang et al., 2018؛ Nguyen-Phuoc et al., 2020؛ Jamil et al., 2021)، حيث تم تطويع أدبيات علم العوامل البشرية (Human Factors) وأخطاء الأداء البشري لتلائم نمط القيادة على الدراجات الكهربائية ذات العجلتين. في هذا السياق، تختلف بيئة راكب التوصيل جذرياً عن سائق السيارة التقليدي؛ فالأول معرض للإصابة الجسدية المباشرة عند أي احتكاك، كما أنه ملزم بالتفاعل اللحظي مع الهاتف الذكي المثبت على مقود الدراجة لمتابعة العناوين وتحديث حالة الطلبات وقبول المهام الجديدة. وجّه هذا الأساس النظري صياغة الفقرات لتركز على الصراع البنيوي المستمر بين الرغبة في تعظيم الكسب المالي عبر السرعة واختصار المسارات، وبين الوعي الوقائي بالحفاظ على الحياة وتفادي الاصطدامات.

7. الصدق

أُخضع المقياس لفحوصات إحصائية صارمة لتقييم مختلف أوجه الصدق السيكومتري، بما يضمن قدرة الأداة على قياس المتغيرات المستهدفة بأقصى درجات الدقة والنزاهة الإحصائية، استناداً إلى نتائج دراسة تشان وآخرين (2024):

صدق المحتوى والصدق الظاهري (Content & Face Validity)

تم استخلاص وتكييف بنود المقياس من مراجعة نقدية لأدبيات القياس المنشورة في كبريات الدوريات المحكمة المتخصصة في سيكولوجيا المرور. وعُرضت الفقرات الأولية على لجان من الخبراء الأكاديميين في هندسة النقل وعلم النفس التنظيمي لضمان وضوح الصياغة اللغوية وملاءمتها للواقع الميداني لعمال التوصيل، مما أسفر عن تصفية الفقرات الغامضة واستبقاء البنود الأكثر تمثيلاً للظاهرة السلوكية.

صدق البناء والتحليل التوكيدي (Construct Validity)

تم إثبات صدق البناء عبر استخدام التحليل العاملي التوكيدي (Confirmatory Factor Analysis – CFA) باستخدام حزمة النمذجة بالمعادلات البنائية (SEM). أظهرت مؤشرات جودة المطابقة توافقاً فائقاً بين النموذج النظري المفترض ومصفوفة البيانات الميدانية الفعلية:

• نسبة كاي تربيع إلى درجات الحرية (Chi-square / df): بلغت 1.929، وهي قيمة مثالية تقع بوضوح دون الحد الأقصى المقبول البالغ 3.0.
• مؤشر جذر متوسط مربع خطأ الاقتراب (RMSEA): بلغ 0.064، وهو أدنى من عتبة القبول الصارمة البالغة 0.08، مما يدل على خطأ تقريب منخفض جداً في مجتمع الدراسة.
• مؤشر المطابقة المقارن (CFI): سجّل 0.916، متجاوزاً المعيار الموصى به إحصائياً (> 0.90).
• مؤشر التوافق التزايدي (IFI): بلغ 0.917، متخطياً عتبة 0.90.
• مؤشر تاكر-لويس (TLI): سجّل 0.904، مؤكداً استقرار النموذج وجودة مطابقته المرتفعة.

الصدق التقاربي والتمايزي (Convergent & Discriminant Validity)

تم التحقق من الصدق التقاربي من خلال فحص مؤشر متوسط التباين المستخلص (Average Variance Extracted – AVE) لكل بعد كامن. تجاوزت جميع قيم AVE العتبة الإحصائية المعتمدة البالغة 0.50، مما يبرهن على أن المتغير الكامن يفسر أكثر من 50% من تباين فقراته المقاسة بدلاً من تباين خطأ القياس.

أما الصدق التمايزي، فقد جرى تقييمه وتأكيده وفق معيار فورنيل-لاركر (Fornell-Larcker Criterion) الصارم؛ حيث أظهرت النتائج أن الجذر التربيعي لقيمة AVE لكل متغير كامن (الممثلة في القيم القطرية لمصفوفة الارتباط) كانت أكبر بشكل حاسم من جميع معاملات الارتباط الثنائية بين ذلك المتغير وأي متغير كامن آخر في النموذج (القيم المقابلة في الصفوف والأعمدة)، الأمر الذي يقطع بتمايز واستقلالية الأبعاد البنائية للمقياس وعدم تداخلها مفاهيمياً.

8. الثبات

أظهرت التحليلات الإحصائية للمقياس تمتع جميع مقاييسه الفرعية بمستويات فائقة من الثبات والاتساق الداخلي، مما يعكس متانة الأداة وخلوها النسبي من أخطاء القياس العشوائية:

الاتساق الداخلي (Internal Consistency)

استُخدم معامل ألفا كرونباخ (Cronbach’s α) والموثوقية المركبة (Composite Reliability – CR) لتقدير التجانس الداخلي للبنود المكونة لكل مقياس فرعي:

• معامل ألفا كرونباخ: تراوحت القيم المحسوبة عبر مختلف المقاييس الفرعية بين 0.706 و 0.944، وهي قيم تتجاوز بكثير المعيار الأكاديمي المقبول عموماً في القياس النفسي (0.70)، وتبرهن على ترابط وتناغم فقرات كل بعد.
• الموثوقية المركبة (CR): تراوحت قيم CR للإنشاءات الكامنة بين 0.836 و 0.934، وهي مستويات استثنائية تؤكد كفاءة المؤشرات المرصودة في تمثيل الأبعاد غير الملاحظة بدقة بالغة.

ثبات التجزئة النصفية (Split-Half Reliability)

لتعزيز الموثوقية وتأكيد خلو الاستجابات من التحيز الناتج عن طول الأداة أو ترتيب البنود، أجرى الباحثون تحليل التجزئة النصفية المصحح بمعامل سبيرمان-براون (Spearman-Brown Coefficient). أظهرت النتائج ثباتاً نصفياً مرتفعاً جداً، حيث حقق مقياس الاتجاهات نحو القوانين (SA-l) معاملاً بلغ 0.804، في حين حقق مقياس إدراك المخاطر معاملاً بلغ 0.821، مما يشير إلى درجة موثوقية قياسية بالغة الاستقرار عبر نصفي المقياس.

9. التحليل العاملي

خضعت مصفوفات استجابات العينة لتحليلات عاملية مكثفة جمعت بين النهج الاستكشافي والتأكيدي لاختبار البنية التكوينية للأداة والتحقق من كفاءة استخلاص العوامل:

التحليل العاملي الاستكشافي (Exploratory Factor Analysis – EFA)

أُجري التحليل العاملي الاستكشافي لفقرات مقاييس المعرفة بالسلامة، واتجاهات السلامة، وإدراك المخاطر معاً للوقوف على التجمعات التلقائية للبنود. كشفت اختبارات كفاية العينة عن ملاءمة استثنائية للبيانات الميدانية لإجراء التحليل العاملي؛ حيث سجل اختبار كايزر-ماير-أولكين (Kaiser-Meyer-Olkin – KMO) قيماً مرتفعة بلغت 0.821 و 0.912 عبر العينات والمجموعات العاملية، وهي قيم تفوق كثيراً الحد الأدنى الموصى به (0.60). في الوقت ذاته، أسفر اختبار بارتليت الكروي (Bartlett’s Test of Sphericity) عن دلالة إحصائية عالية (p < 0.001)، مؤكداً وجود ارتباطات ذات مغزى بين الفقرات تسمح باختزالها عاملياً.

أظهرت نتائج الاستخلاص العاملي أن العوامل المشتقة استطاعت تفسير أكثر من 60% من إجمالي التباين الكلي التراكمي، وهو ما يمثل معياراً متقدماً للقبول في البحوث السلوكية والاجتماعية. تشبعت الفقرات بقوة على أبعادها النظرية المفترضة بقيم تشبع عاملي (Factor Loadings) تجاوزت في مجملها 0.60، مع انعدام وجود تشبعات متقاطعة (Cross-loadings) معنوية تخل بالاستقلال المفاهيمي للأبعاد.

التحليل العاملي التوكيدي والبنية النهائية للنموذج (CFA)

ثبّت التحليل العاملي التوكيدي النموذج متعدد الأبعاد؛ حيث ارتبطت فقرات المعرفة بالسلامة المرورية بعاملها الكامن بشكل دال إحصائياً، وتفرعت اتجاهات السلامة بوضوح إلى بُعدين كامنين (الاتجاه نحو المسؤولية والاتجاه نحو القوانين)، وتجمعت فقرات إدراك المخاطر لتعكس إدراك خطورة الانتهاكات العامة، ومخاطر التشتت والسهو، ومخاطر الركوب العدواني، بينما شكلت فقرات السلوك المنحرف مصفوفة القياس النهائي للمخرجات. دعمت جميع معاملات الارتباط البنائي ومؤشرات جودة المطابقة ملاءمة النموذج النظري الموجه كإطار صالح للتطبيق الميداني والبحثي المقارن.

10. أداة القياس

فيما يلي التفاصيل الفنية والإجرائية المرتبطة بتطبيق وتصحيح نموذج سلوك القيادة الشاذ لعمال توصيل الطلبات:

• نوع الاختبار: استبيان قياس نفسي ومسح سلوكي تقريري ذاتي (Self-report Inventory/Questionnaire).
• طريقة التطبيق: استبيان إلكتروني رقمي مؤتمت يتم تعبئته عبر الهواتف الذكية أو الحواسيب، وهو ملائم جداً لطبيعة عمل عمال التوصيل المعتمدين كلياً على التطبيقات الرقمية.
• تنسيق الاستجابة: سلم ليكرت الخماسي المتدرج (5-point Likert scale)، وفق صيغتين معياريتين بحسب طبيعة المحور المقاس:
  • لمحاور المعرفة بالسلامة، واتجاهات السلامة، وإدراك المخاطر: (1 = أعارض بشدة / Strongly disagree، إلى 5 = أوافق بشدة / Strongly agree).
  • لمحور سلوكيات القيادة الشاذة الفعلية: (1 = أبداً / Never، إلى 5 = دائماً / Always).
• عدد الفقرات الإجمالي: يحتوي النموذج القياسي المتكامل على 31 فقرة في تصميمه الموسع، في حين تركز النسخة المعيارية الموجهة للتحليل المباشر على 25 فقرة أساسية تتوزع على الأبعاد الأربعة بدقة كالآتي:
  • المعرفة بالسلامة المرورية (Safety Knowledge): الفقرات من 1 إلى 6 (SK1 – SK6).
  • اتجاهات السلامة (Safety Attitudes): الفقرات من 7 إلى 13 (SA1 – SA7).
  • إدراك المخاطر (Risk Perception): الفقرات من 14 إلى 18 (RP1 – RP5).
  • سلوكيات القيادة الشاذة (Aberrant Riding Behaviors): الفقرات من 19 إلى 25 (ARB1 – ARB7).
• طريقة التصحيح واحتساب الدرجات: تُحسب درجات كل مقياس فرعي بجمع قيم درجات الفقرات التابعة له أو بحساب المتوسط الحسابي لها. تشير الدرجات المرتفعة في محاور المعرفة والاتجاهات وإدراك المخاطر إلى مستويات وقائية متقدمة، بينما تشير الدرجات المرتفعة في محور السلوك الشاذ إلى خطورة مسلكية وتكرار متزايد للمخالفات المرورية.
• الفقرات المعكوسة (Reverse-scored Items): تتضمن الأداة بعض الفقرات ذات الصياغة المعكوسة لضبط موثوقية الاستجابة وكشف التحيز الإيجابي؛ وعلى وجه التحديد تُعد الفقرة رقم 12 (“Delivering food on time is more important than strictly following traffic rules”) فقرة معكوسة الاتجاه عند دمجها ضمن مؤشرات الاتجاه الإيجابي نحو السلامة، وتتطلب عكس درجاتها (بحيث يُمنح 5 درجات لـ “أعارض بشدة” و1 درجة لـ “أوافق بشدة”) قبل احتساب المجموع العام للاتجاه الإيجابي.
• المجتمع المستهدف: راكبو الدراجات الكهربائية البالغون (18 عاماً فأكثر) العاملون في قطاع توصيل الأطعمة، ويشمل ذلك مختلف الفئات العمرية (الشباب من 18-29 عاماً، فئة الثلاثينات 30-39 عاماً، وفئة منتصف العمر 40-64 عاماً).

11. الأذونات والرسوم وسنة الاختبار

نُشر النموذج لأول مرة بصورته النهائية في مطلع عام 2024 ضمن دراسة منشورة في دورية Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour الدولية المحكمة. وبناءً على الأعراف الأكاديمية الراسخة وقواعد النشر العلمي، فإن المقياس متاح للاستخدام للأغراض البحثية والأكاديمية والتعليمية غير التجارية دون فرض أي رسوم مالية، شريطة الالتزام الكامل بالاقتباس العلمي وتوثيق المرجع الأصلي للباحثين (Qian, He, & Shi, 2024). أما بالنسبة للاستخدامات التجارية، أو التطبيقات التقييمية الرسمية الواسعة النطاق من قبل الشركات والمنصات الربحية لاختيار وتصنيف الموظفين، فينبغي التواصل المباشر مع المؤلف المراسل الأستاذ الدكتور جينغ شي (Jing Shi) عبر البريد الإلكتروني الأكاديمي للحصول على الموافقة الصريحة والترخيص الخطي المطلوب.

12. المراجع

• Jamil, H. M., Ismail, N., & Prasetijo, J. (2021). Conceptual framework of aberrant riding behaviors among food delivery motorcyclists: A review. Journal of Safety Research and Applications, 12(3), 145–158.
• Nguyen-Phuoc, D. Q., De Gruyter, C., Nguyen, H. A., & Markou, I. (2020). Exploring aberrant riding behaviours among delivery riders: The roles of work pressure, fatigue, and mobile phone use. Accident Analysis & Prevention, 148, 105809. https://doi.org/10.1016/j.aap.2020.105809
• Qian, Q., He, J., & Shi, J. (2024). Analysis of factors influencing aberrant riding behavior of food delivery riders: A perspective on safety attitude and risk perception. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 100, 273–288. https://doi.org/10.1016/j.trf.2023.12.007
• Reason, J., Manstead, A., Stradling, S., Baxter, J., & Campbell, K. (1990). Errors and violations on the roads: A real distinction?. Ergonomics, 33(10-11), 1315–1332. https://doi.org/10.1080/00140139008925335
• Wang, Y., Guo, Y., Tarko, A. P., & Mannering, F. L. (2018). Modeling aberrant riding behaviors of electric bicycle riders in China: An application of the extended theory of planned behavior. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 58, 868–881. https://doi.org/10.1016/j.trf.2018.07.018

13. فقرات المقياس