Economic Analysis of Sustainable Transportation Transitions: Case Study of the University of Saskatchewan Ground Services Fleet
Notice bibliographique
Résumé
The global transport sector of the world economy contributes about 15% of the Greenhouse Gas (GHGs) emissions in the world today. The University of Saskatchewan has pursued the green energy transition over the years. They have spearheaded diverse sustainability projects and agendas, due to the importance of curbing climate change and advancing sustainability. The transport system in the university campus is one area of focus where the Sustainability Office plans to introduce some innovations, as a way of curbing GHG emissions while also advancing sustainability practice in the university campus. The study carried out an economic benefit analysis on the campus fleet (consisting of 91 ICE vehicles) to determine if it is economically or financially feasible to transition from Internal Combustion Engine (ICE) or PVs (Petrol Vehicles) to Electric Vehicles (EVs). The analysis used RETScreen Expert software for analyzing renewable energy technology projects. The variables of Payback Period (PBP), cash flow projections, savings made from transitioning (fuel cost savings and energy cost savings), Benefit-Cost-ratio, GHG emission reduction potential, etc. were analyzed. The findings revealed that the GHG emission from the campus fleet will be reduced by 100% (this will result in the removal of about 298.1 tCO₂ from the environment). Also, the fleet manager will save approximately $129,049 (88.9%) in fuel costs. Apart from these, the return on investment will be achieved in year 5 (all things being equal), but can be reduced to year 2 if the vehicles are put into constant and active use (eliminating most idle times. Also, the Sustainability Office will be making a GHG reduction revenue of $14,906.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».