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Enregistrement W2804773950 · doi:10.3390/wevj8040831

Implications of Successes and Failures of BEV-Focused Incentive Support for PEVs in the U.S., Canada and Europe

2016· article· en· W2804773950 sur OpenAlexaboutno aff
D.J. Santini, Marcy Rood, Yan Zhou, Thomas Stephens, Jacquelin Miller, Leigh Ann Bluestein

Notice bibliographique

RevueWorld Electric Vehicle Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryVehicle Technologies OfficeUniversity of ChicagoU.S. Department of Energy
Mots-clésIncentivePer capitaRange (aeronautics)Market shareBusinessAgricultural economicsEnvironmental scienceEconomicsFinanceEngineeringDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An international comparative analysis of causes of variation of PEV sales rates per capita in selected U.S. states, Canadian provinces, and European Nations is conducted. 2014-15 light-duty PEV registrations/sales by make and model are examined, drawing heavily on 2014 data for aggregate comparisons. States, provinces, and nations with PEV success, but with widely varying PEV purchase incentives and charging infrastructure installations are examined. The paper focuses particularly presence or absence of long daily distance charging options for PEVs. Four questions are addressed. (1) European evidence is that PHEV powertrains are a very marketable option for large family vehicles. For small BEVs BMW i3 sales patterns indicate that range extension beyond 120 km but less than 240 km via gasoline significantly increases market share. BEV inter-city functionality provided by aggressive installation of DC fast charging was critical to overall PEV success in Norway. Norway, like Northern Europe and Canada has a utility network that is winter peaking, which allows provision of peak summer BEV long-distance charging needs without difficulty. This is not the case for the U.S., which is summer peaking. The reviewed states, provinces, and nations vary considerably in seasonal peak temperature extremes. These climate differences have a significant bearing on the local viability of PHEVs vs. BEVs. The long distance DC fast charging infrastructure investments needed to support BEV market success are not as large when PHEVs are preferred by consumers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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