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Enregistrement W4392950756 · doi:10.32920/25417150

Assessing the Functional Dynamics of Ontario’s Electric Vehicle Technology Innovation System Under the Current Niche-regime-landscape Structure

2024· preprint· en· W4392950756 sur OpenAlexaffabout
Zoulina Al Sawajneh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicheCurrent (fluid)Economic geographyGeographyDynamics (music)EcologyEnvironmental resource managementRegional scienceEngineeringEconomicsPhysicsBiologyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Reducing transportation emissions is one of Ontario’s goals to tackle climate change. This thesis research analyzes the transition to electric vehicles (EVs) by using the technology innovation system (TIS) and the multi-level perspective (MLP) approaches to assess the functional dynamics of Ontario’s EV TIS under the current niche-regime-landscape structure. Although Ontario has outstanding domestic auto industry capability, the diffusion of EVs is relatively low. However, the analysis shows that Ontario might be on track to achieve the goal of light-duty vehicle emission reduction by 2030 due to the potential transition to the mass EV market. Entrepreneurial initiatives and the exogenic-driven legitimacy functions are recognized as the main motors to reinforce the functional dynamics and development of Ontario’s EV TIS. However, the lack of robust supply and demand-focused policies to open and lead the market to entrepreneurial enterprises and to innovate the status quo of the established auto industry regime in a timely manner may inhibit the formation of competitive EV TIS in Ontario.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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