Text Analysis of Policy Coherence between the Central Government and the Provincial Governments in the New Energy Vehicle Charging Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
In the context of China’s burgeoning new energy vehicle industry, the development of charging infrastructure plays a pivotal role. This study examines 648 new energy vehicle charging infrastructure policies enacted by central and provincial governments between 2012 and 2022, investigating the alignment between central and local policies in terms of thematic focus and policy synergies. Concerning policy themes, the coherence between central and local policies is evaluated through the analysis of high-frequency words and the construction of co-word networks. The analysis of policy coherence involves a two-dimensional framework that considers Policy tools and objectives, employing fuzzy mathematics to measure the degree of coherence. This research sheds light on the current status and challenges in the formulation of policies related to new energy vehicle charging infrastructure. Notable findings include the congruence of core principles between central and regional policies, albeit variations in the distribution of thematic content and high-frequency terms. Regarding policy coherence, supply-based policies in each region exhibit alignment with central policies, while disparities emerge in the coherence of environmental and demand-based tools. The central and eastern regions display strong coherence with central policy objectives, whereas the northeastern and western regions require improved alignment, particularly in aspects like technological quality, operational efficiency, and planning. The policy analysis underscores future pathways: provincial governments can take action through environment and demand-oriented policies, enhancing collaboration with the central government. Adapting policies to local nuances and flexibly aligning them with regional characteristics ensures the effective implementation of policies on the ground.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».