Electrifying Ride-Hailing in the United States, Europe, and Canada: How to Enable Ride-Hailing Drivers to Switch to Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to reduce transportation emissions through electrification can accelerate their impact by focusing on intensively used vehicles. Vehicles driven on ride-hailing platforms such as Uber and Lyft are intensively used, and their distinct charging patterns can support the development of essential electric vehicle (EV) charging infrastructure. However, vehicles used for ride-hailing are often missed by actions to electrify other intensively used vehicles, and an array of disparately available financial incentives, EV models, and charging options produce a complicated landscape where it is often unclear whether an EV costs more or less than an internal combustion engine (ICE) vehicle or is suitable for ride-hailing. As a result, in U.S., European, and Canadian cities, the share of EVs among vehicles used for ride-hailing is often lower than or similar to the share of EVs in the overall vehicle stock. This paper identifies the largest barriers that prevent ride-hailing drivers from accessing EVs and analyzes ways that governments, industry and other stakeholders can tackle those barriers. It includes city scorecards that evaluate 10 U.S., European and Canadian cities on their progress towards dismantling these barriers, using an original methodology and data from Uber.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».