Evolutionary game analysis of carbon emission reduction in transportation infrastructure construction under dual regulation
Notice bibliographique
Résumé
Under the dual regulation of government intervention and environmental constraints, user demand, low-carbon awareness, and the willingness of construction enterprise to reduce carbon emissions are crucial to the realization of low-carbon transportation infrastructure construction. Basing on prospect theory, this paper constructs an evolutionary game model for the government, construction enterprise, and user, explores the stabilization of the three-game players' strategy choices, and discusses the influence of key parameters on the behavior evolution of relevant players through simulation analysis. The results indicate that: the regulatory cost when the government adopts incentives or no incentives is an important factor affecting the strategy choice. The enhancement of incentives by the government can promote the construction of enterprise and the selection of low-carbon transportation infrastructure by user. However, when the benefit of government credibility outweighs the incremental cost of household subsidies, carbon subsidies, and regulation, the government changes its strategy and no longer adopts encouraging strategy. Improving benefits of build low-carbon transportation infrastructure reducing incremental costs, setting a ladder carbon tax rate, increasing carbon tax rate for traditional construction, and decreasing for low-carbon construction is an effective approach to stimulate enterprise to construct low-carbon transportation infrastructure. The user's choice of low-carbon transportation infrastructure strategy is positively correlated with the subsidy received and is less affected by environmental benefits. And the construction enterprise's strategy choice hasn't been influenced by user, which is related to the public service characteristics of transportation infrastructure.
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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 | 0,001 | 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 ».