Guest Editorial: Electro‐mobility for urban traffic and transportation
Notice bibliographique
Résumé
Electro-Mobility (e-Mobility) represents the concept of utilizing electric power-train techniques, in-vehicle information, communication techniques and related equipment to enable wise electric propulsion of vehicles and fleets. It has been recognized as not only a major innovative field of innovation in the coming decades but also a dominant technology for urban mobility in the future. Motivated by the need to improve fuel efficiency, meet emission requirements and satisfy market demands for lower operational costs, a large number of concrete plans for e-Mobility have been conducted and great efforts have been made in many countries. However, the broad adoption of electric vehicles (including car and bus) by the public is still a challenging task today, due to high prices of the batteries and their long charging duration. More importantly, the seamless incorporation of e-Mobility into urban transport systems at this time still needs a series of advanced measures to ensure secure and safe operations of vehicles, rational developments of relevant standards, wise planning of urban infrastructure etc. Furthermore, it is also necessary to further analyze the potential effects of e-Mobility on individual daily mobility behavior, automotive supply chain and the long-term environmental protection of this technology accurately in quantification details. This covers a broad interdisciplinary area of research and development towards the success of the next generation of mobility solutions. The current Special Issue is focused on research ideas, articles and experimental studies related to “Electro-Mobility for Urban Traffic and Transportation” for Modeling, simulation, analyzing and forecasting for e-Mobility, and the various aspects of Electro-Mobility in related applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».