A National and Regional Greenhouse Gas Breakeven Assessment of EVs across North America
Notice bibliographique
Résumé
Electrification is considered key to decarbonizing the transport sector. While electric vehicles (EVs) lack tailpipe emissions, battery and electricity production can lead to significant emissions. This study analysed whether EVs can effectively mitigate GHG emissions in North America, by calculating two GHG breakeven indicators for EVs and comparing them to internal combustion engine vehicles (ICEVs). EV life cycle emissions were compared to those of ICEVs in Canada, Mexico, and the USA. In addition, this study considered potential national electricity grids evolutions and improvements in battery production and vehicle efficiency. The study estimated that EVs in Canada, the USA, and Mexico would see environmental benefits after 18.0, 25.1, and 25.6 thousand driven kilometres, respectively, as compared to petrol vehicles. Regionally, Québec had the lowest emissions (12.9 tCO2eq) for EVs while Iowa (62.0) had the highest. In several states, EVs did not outperform ICEVs. Emissions from EVs are expected to decrease in coming years as the carbon intensity of electrical grids decreases. Policies should consider prioritising grid decarbonization over EV uptake where regional grid GHG intensity is high. This work provides one of the first regional and international case studies determining the environmental breakeven points of EVs when considering trade.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».