Notice bibliographique
Résumé
To explore the potential energy impacts of widespread PHEV use, an innovative, three-part survey instrument collected data from 877 new vehicle buyers in California. This analysis combines all the available information from each respondent—driving, recharge potential, and PHEV design priorities—to estimate the energy impacts of the respondents’ existing travel and understandings of PHEVs under a variety of recharging scenarios. Results suggest that the use of PHEV vehicles could halve gasoline use relative to conventional vehicles—the majority of this reduction being due to increases in charge sustaining (CS) fuel economy. Using three scenarios to represent potential boundary conditions on PHEV driver recharge patterns (unconstrained, universal workplace recharging, and off-peak only charging), we estimate tradeoffs between the magnitude and timing of PHEV electricity use. In the unconstrained “Plug and Play†recharge scenario, recharging peaks at 6:15 p.m., following a far more dispersed pattern throughout the earlier part of the day than anticipated by previous research. PHEV electricity use could be increased through policies increasing non-home recharge opportunities (e.g., the “Enhanced Workplace Access†scenario), but most of this increase occurs during daytime hours and could contribute to peak electricity demand (depending on a given region’s definition of “peakâ€). We also demonstrate how deferring all recharging to off-peak hours (8:00 p.m. to 6:00 a.m.) could eliminate all additions to daytime electricity demand from PHEVs. However, in such a scenario less electricity is used due to the elimination of daytime recharge opportunities and less gasoline is displaced. Overall, policy, technology, and energy providers may use this information to understand whether their plans, designs, and goals align with these present empirically informed understandings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».