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Enregistrement W4386104113 · doi:10.33868/0365-8392-2023-2-274-2-11

STRUCTURE OF THE VEHICLE MARKET IN UKRAINE AND THE EU – SAFETY AND ENVIRONMENTAL ASPECTS

2023· article· en· W4386104113 sur OpenAlexaboutno aff
Kostiantyn Zharov, Serhiy Gutarevich, Roman Symonenko, Anton Lisoval

Notice bibliographique

RevueAvtoshliakhovyk Ukrayiny · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUkrainian Cultural and Linguistic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianBusinessMarket shareLegislatureMember statesQuarter (Canadian coin)Market structureEuropean marketEuropean unionTransport engineeringEconomic policyInternational tradeIndustrial organizationPolitical scienceGeographyFinanceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article presents the main indicators of the functioning of the vehicle market of Ukraine, focusing mainly on the risks related to road traffic safety and the negative impact on the environment depending on the structure of this market, in particular in such aspects as the share of new vehicles, the share of vehicles equipped with lectrified power plants, age structure. A comparative analysis of these indicators of the Ukrainian market and the EU market is also provided. In particular shown that in 2013, more than half of the market of Ukraine consisted of new vehicles. But during 2019-2021 most of the vehicles imported into Ukraine are those that have been in use for more than 10 years. Since 2014, the segment of the used vehicles market has been the largest among other segments of the Ukrainian vehicle market. As for the vehicles equipped with electrified power plants the article shows that in some EU member states, in 2021, the share of electrified cars on the market of these states exceeded half. In Ukraine, on the other hand, this indicator was about 3,5% in the 1st quarter of 2021, which indicates that Ukraine is more than 10 times behind the EU in terms of the transition to alternative power plants. This indicator is the lowest among all EU member states. The main differences between the procedures related to the placing on the market of new vehicles and vehicles that were in use were analyzed. The article also examines factors, including legislative changes, that have affected the structure of the vehicle market. The dynamics of changes in the share of national products on the Ukrainian vehicle market, as well as the structure of the Ukrainian segment of the passenger car market that were in use, were analyzed. Recommendations are provided regarding regulatory measures aimed at reducing risks in terms of road safety and environmental protection related to the structure of the Ukrainian vehicle market.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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