Plug-in Hybrid Electric Vehicle Fuel Use Reporting Methods and Results
Notice bibliographique
Résumé
The Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV) Fuel Use Reporting Methods and Results report provides real world test results from PHEV operations and testing in 20 United States and Canada. Examples are given that demonstrate the significant variations operational parameters can have on PHEV petroleum use. In addition to other influences, PHEV mpg results are significantly impacted by driver aggressiveness, cold temperatures, and whether or not the vehicle operator has charged the PHEV battery pack. The U.S. Department of Energy’s (DOE’s) Advanced Vehicle Testing Activity (AVTA) has been testing plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) for several years. The AVTA http://avt.inl.gov/), which is part of DOE’s Vehicle Technology Program, also tests other advanced technology vehicles, with 12 million miles of total test vehicle and data collection experience. The Idaho National Laboratory is responsible for conducting the light-duty vehicle testing of PHEVs. Electric Transportation Engineering Corporation also supports the AVTA by conducting PHEV and other types of testing. To date, 12 different PHEV models have been tested, with more than 600,000 miles of PHEV operations data collected.
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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,010 |
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 ».