The neglected social dimensions to a vehicle-to-grid (V2G) transition: a critical and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle-to-grid (V2G) refers to efforts to bi-directionally link the electric power system and the transportation system in ways that can improve the sustainability and security of both. A transition to V2G could enable vehicles to simultaneously improve the efficiency (and profitability) of electricity grids, reduce greenhouse gas emissions for transport, accommodate low-carbon sources of energy, and reap cost savings for owners, drivers, and other users. To understand the recent state of this field of research, here we conduct a systematic review of 197 peer-reviewed articles published on V2G from 2015 to early 2017. We find that the majority of V2G studies in that time period focus on technical aspects of V2G, notably renewable energy storage, batteries, or load balancing to minimize electricity costs, in some cases including environmental goals as constraints. A much lower proportion of studies focus on the importance of assessing environmental and climate attributes of a V2G transition, or on the role of consumer acceptance and knowledge of V2G systems. Further, there is need for exploratory work on natural resource use and externalities, discourses and narratives as well as social justice, gender, and urban resilience considerations. These research gaps need to be addressed if V2G is to achieve the societal transition its advocates seek.
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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 | 0,020 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».