NYPA/TH!NK Clean Commute Program Final Report - Inception through December 2004
Notice bibliographique
Résumé
The Clean Commute Program uses TH!NK city electric vehicles from Ford Motor Company’s electric vehicle group, TH!NK Mobility, to demonstrate the feasibility of using electric transportation in urban applications. Suburban New York City railroad commuters use the TH!NK city vehicles to commute from their private residences to railroad stations, where they catch commuter trains into New York City. Electric vehicle charging infrastructure for the TH!NK city vehicles is located at the commuters’ private residences as well as seven train stations. Ford leased at total of 97 TH!NK city electric vehicles to commuters from Westchester, Putnam, Rockland, Queens, Nassau, and Suffolk counties for $199 per month. First Clean Commute Program vehicle deliveries occurred late in 2001, with data collection commencing in February 2002. Through May, 2004, 24 of the lessees have returned their vehicles to Ford and no longer participate in the Clean Commute Program. Reasons given for leaving the Program include relocation out of the Program area, change in employment status, change in commuting status, and, in a few cases, dissatisfaction with the vehicle. Additionally, 13 vehicles were returned to Ford when the lease was completed. In August 2002, Ford announced that it was ceasing production of the TH!NK city and would not extend any TH!NK city leases. Mileage accumulation dropped in the last quarter of the program as vehicle leases were returned to Ford. The impact of the program overall was significant as participants in the Clean Commute Program drove their vehicles over 406,074 miles, avoiding the use of over 18,887 gallons of gasoline. During the active portion of the program, the TH!NK city vehicles were driven an average of between 180 and 230 miles per month. Over 95% of all trips taken with the TH!NK city vehicles replaced trips previously taken in gasoline vehicles. This report covers the period from Program inception through December 2004.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».