Comprehensive decision-making considerations in the transition to electrification transportation system in a developing country
Notice bibliographique
Résumé
Introducing suitable alternatives to the existing fossil fuels can provide insightful aspects of the expected benefits. In the energy sector, the transportation system is one of the key contributors to fossil fuel consumption and greenhouse gas productions. To elaborate on the performance of each introduced alternative, two perspectives are considered; short-term and long-term evaluations. In the short outlook, the PROMETHEE method is used for evaluation. Six scenarios are introduced based on the technical, economic, social, and policy criteria and each scenario benefits from different weights. In this scheme, the impacts of evolutions in the battery applications in the vehicles are investigated. Based on the short-term study, CNG and gasoline are considered the best options for the fuels of vehicles in Iran by taking into consideration the current situation. By viewing the technical and economic criteria, it was concluded that the Li-Ion battery provides better performance in comparison with gasoline in the long run. By 2040, the number of EVs will reach 10% of the overall vehicle production. It is obtained that the benefits of the electrical vehicles’ presence as the alternative to the internal combustion vehicles can provide growing interest in this outlook from 2.02 × 10 6 US$ in 2025 to 17.55 × 10 8 US$ in 2040.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».