The Great Canadian (Electric) Road Trip: Evaluating EV Use in National Park Tourism
Notice bibliographique
Résumé
As part of its 2050 net zero emission commitment, Canada has a mandate to transition to electric vehicles (EVs) to decarbonize transportation. While the EV charging infrastructure is expanding in urban areas, the infrastructure for inter-city and nature-based tourism has not been assessed. This study combined four metrics of feasibility and convenience into an EV readiness index to evaluate 94 road trip itineraries associated with Canada’s iconic national parks. Index scores ranged from not possible (0) to equal to the travel experience of internal combustion vehicle (20). With the summer range, the average one-day route score was 19.2, as 82% of one-day itineraries could be completed without requiring additional charging. Multi-day routes scored lower (14.0), with 24% being highly inconvenient or impossible due to gaps between charging stations. With a reduced winter EV range, average index scores for one- and multi-day trips declined as charging needs increased (18.4 and 13.2, respectively). Across the 94 travel routes, EVs were estimated to produce only 17% of the carbon dioxide emissions of internal combustion vehicles (this was much lower in some provinces). The findings also highlight key regional differences in tourism EV readiness and where infrastructure is needed to provide equitable access to Canada’s national parks for tourists seeking to decarbonize their holiday travel.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».