Forecast of the development of demand for charging points for electric vehicles in Russian cities
Notice bibliographique
Résumé
Road transport is one of the main consumers of fossil fuels in the world. At the same time, ICE vehicle emissions form about a quarter of all greenhouse gases in the world. In this regard, the transition to electric vehicles is extremely important. Their operation is more economical and environmentally friendly. The massive shift away from liquid-fuel vehicles will have a significant positive effect on a global scale. At the moment, more than 20 countries of the world have planned the transition to electric vehicles by 2030-2040. They are beginning to be introduced into various areas: personal and public transport, special-purpose vehicles, cargo transportation, etc. At the same time, there are barriers that need to be overcome for the widespread mass transition to electric cars. In particular, the choice of models is limited and their price is high. The technologies for the production and disposal of individual components, such as batteries, remain insufficiently developed. Electric networks are not always ready for additional load. The network of electric filling stations is not sufficiently developed. Russia also supports this global trend and faces restrictions. Various scenarios for the development of electric vehicles have been predicted. Measures of state support for both consumers and manufacturers of electric vehicles are indicated, which are aimed at achieving the indicators of a balanced or accelerated scenario for this market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».