Shared Automated Electric Vehicle Prospects for Low Carbon Road Transportation in British Columbia, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the long-term energy use implications of electrification, automation and sharing of road vehicles in British Columbia, Canada. Energy use is first analyzed for the years 1990–2016 for forward forecasting, and hypothetical scenarios ranging from conservative to disruptive, incorporating various effects of road vehicle electrification, sharing and automation, as well as influences of other technology disruptions, such as online shopping and e-learning are presented and used to project the road transportation energy use in B.C. to 2060. Transportation energy use projections are compared to those of the Canadian Energy Regulator (CER). When considering only the effect of vehicle electrification, the scenarios show higher energy savings compared to CER’s scenarios. The combined impact of vehicle electrification and automation leads to decreased energy use to 2060 for all scenarios considered. The energy savings for all scenarios, except for the conservative one, are higher than CER’s projections. When the effects of vehicle electrification, automation and sharing are merged, all scenarios yield energy savings beyond the CER projections. Inclusion of other technology disruptions and the effects of pandemics like COVID-19 reduce transportation demand and provide further energy savings. The BAU scenario given in this study shows energy use decreases compared to 2016 of 26.3%, 49%, 62.24%, 72.1% for the years 2030, 2040, 2050, and 2060 respectively.
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle