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Enregistrement W4361275344 · doi:10.3390/su15075926

Economic Analysis of Sustainable Transportation Transitions: Case Study of the University of Saskatchewan Ground Services Fleet

2023· article· en· W4361275344 sur OpenAlexaffabout
George Aniegbunem, Andrea Kraj

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasSustainabilityEnvironmental economicsRenewable energyBusinessEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global transport sector of the world economy contributes about 15% of Greenhouse Gas (GHG) emissions in the world today, and this must be drastically curbed. To reduce GHG emissions and achieve carbon neutrality, the University of Saskatchewan’s Office of Sustainability has directed a green energy transition for the institution in recent years, leading diverse sustainability projects and agendas due to the importance of curbing climate change and advancing sustainability. However, there is a strong need to pursue deep decarbonization within the campus, and the university transport system is a critical operational area that the Sustainability Office has considered for decarbonization to achieve the net-zero agenda of the university. The motivation for this work stems from the directive of the Sustainability Office to transform the campus vehicle fleet as an identified area for curbing GHG emissions and meet the University agenda. This study was organized in partnership with the Sustainability Office and involved an economic benefit analysis of the campus fleet (consisting of 91 ICE vehicles) to determine if it was economically or financially feasible to transition from Internal Combustion Engines (ICEs) or PVs (Petrol Vehicles) to Electric Vehicles (EVs). The analysis used RETScreen Expert (a software for analyzing renewable energy technology projects) to model diverse transition scenarios. The variables of Payback Period (PBP), cash flow projections, savings made from transitioning (fuel cost savings and energy cost savings), benefit–cost ratio, and GHG emission reduction potential were analyzed. The findings revealed that the GHG emissions from the campus fleet could be reduced by 100%, resulting in the removal of 298.1 tCO₂ from the environment. The fleet manager could save $CAD 129,049 (88.9%) in fuel costs, and the return on investment could be achieved in year 5 but could be reduced to year 2 if the vehicles were put into constant and active use, eliminating idle times. Lastly, the Sustainability Office would achieve a GHG reduction revenue of CAD 14,906. These findings show that pursuing sustainable transport transitions in the transportation transition for a university campus is financially and economically viable and should be pursued vigorously. The contribution of this work provides examples and evidence to advance policy recommendations to aid the effective and efficient transitioning of the transportation sector, specifically for communities at the scale of university campuses.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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