Potential reductions of CO2 emissions from the transition to electric vehicles: Thailand’s scenarios towards 2030
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Notice bibliographique
Résumé
The climate crisis has become a significant concern for many worldwide sectors. One of the primary causes of global warming comes from carbon dioxide (CO2) emissions, in which the transport sector is the major emitter, especially from road vehicles. Electric vehicles (EVs) have been seen as the best decarbonization choice to respond to the global warming issue by replacing fossil-fueled engines with electrically driven engines, especially electricity from renewable energy sources. Last year, Thailand’s government unveiled a roadmap with a view to achieving EV production of at least 30% of all auto production in the country by 2030 through the 30@30 policy plan. This study describes the potential reductions of CO2 emissions and their cost resulting from the transition to EVs in Thailand. The CO2 emissions of EVs caused by Thailand’s road vehicle fleet and battery production have been considered, and the forecasting scenarios of the proportion of EVs in 2030 have been studied. In the scenarios, the number of road cars in 2030 was estimated based on the registered vehicle statistics in Thailand. The data on seven-passenger cars powered by gasoline and electricity are used. A potential incentive from the government to encourage the use of EVs is also discussed based on analyzing the cost of carbon.
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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 | 0,001 |
| 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 découle