Policy Considerations for Zero-Emission Vehicle Infrastructure Incentives: Case Study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Transportation accounts for more than 20% of the total Greenouse Gas (GHG) emissions in Canada. Switching from fossil fuels to more environmentally friendly energy sources and to Zero-Emission Vehicles (ZEVs) is a promising option for future transportation but well to wheel emission and charging/refuelling patterns must also be considered. This paper investigates the barriers to and opportunities for electric charging and hydrogen refueling infrastructure incentives in Ontario, Canada and estimates the number of Internal Combustion Engine Vehicles (ICEVs) that would be offset by infrastructure incentives. The paper also assesses the potential of electric and hybrid-electric powertrains to enable GHG reductions, explores the impact of the electricity supply mix for supporting zero-emission vehicles in different scenarios and studies the effect of the utility factor for PHEVs in Ontario. The authors compare the use of electric vehicle charging infrastructures and hydrogen refueling stations regarding overall GHG emission reductions for an infrastructure incentive funded by a 20-million-dollar government grant. The results suggest that this incentive can provide infrastructure that can offset around 9000 ICEVs vehicles using electricity charging infrastructure and 4000–8700 when using hydrogen refuelling stations. Having appropriate limitations and policy considerations for the potential 1.7 million electric-based vehicles that may be in use by 2024 in Ontario would result in 5–7 million tonne GHG avoidances in different scenarios, equivalent to the removal of 1–1.5 million ICEVs from the road.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».