Marine energy transition with LNG and electric batteries: a technological adoption analysis of Norwegian ferries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The article investigates factors associated with the relative success in adopting two specific alternative marine energies (liquefied natural gas [LNG] and electric batteries) in the Norwegian ferry market. This specific market segment is an interesting case study as its national-flagged fleet boasting the largest number of ships using alternative marine energies in comparison with the other countries of the region and the world. Design/methodology/approach A database tracking the yearly deployment of ships using a different combination of LNG and electric batteries was built from shipping lines’ online information and grey literature. The technological adoption approach was used to categorize different groups of users at each step of the adoption process and identify which factors separate the early adopters from the other groups of end-users. The compiled data allow tracing the changing distribution of Norwegian ferry operators along the conceptualized technology adoption curve. Findings Results indicated that the Norwegian ferry market matches required conditions to pass the “chasm” of uncertainties associated with transitioning to new technology. Some disparities between the adoption of LNG and the electric batteries in the Norwegian ferry markets are observed. Originality/value To the authors’ knowledge, no study has explored the adoption of new energies in the maritime industry based on the technology adoption process through a similar perspective. The analysis is helpful to shed light on the barriers associated with a high level of uncertainties when it comes to adopting new marine energies.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».