Passenger Transport Energy Use in Ten Swedish Cities: Understanding the Differences through a Comparative Review
Notice bibliographique
Résumé
Energy conservation in the passenger transport sector of cities is an important policy matter. There is a long history of transport energy conservation, dating back to the first global oil crisis in 1973–1974, the importance and significance of which is explained briefly in this paper. Detailed empirical data on private and public passenger transport energy use are provided for Sweden’s ten largest cities in 2015 (Stockholm, Göteborg, Malmö, Linköping, Helsingborg, Uppsala, Jönköping, Örebro, Västerås and Umeå), as well as Freiburg im Breisgau, Germany, which is a benchmark small city, well-known globally for its sustainability credentials, including mobility. These data on per capita energy use in private and public transport, as well as consumption rates per vehicle kilometer and passenger kilometer for every mode in each Swedish city and Freiburg, are compared with each other and with comprehensive earlier data on a large sample of US, Australian, Canadian, European and Asian cities. Swedish cities are found to have similar levels of per capita car use and energy use in private transport as those found in other European cities, but in the context of significantly lower densities. Possible reasons for the observed Swedish patterns are explored through detailed data on their land use, public and private transport infrastructure, and service and mobility characteristics. Relative to their comparatively low densities, Swedish cities are found to have healthy levels of public transport provision, relatively good public transport usage and very healthy levels of walking and cycling, all of which help to contribute to their moderate car use and energy use.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».