Household transportation lifecycle greenhouse gas emission prediction
Notice bibliographique
Résumé
• A model is developed to predict household transportation life-cycle GHG emissions. • The strongest determinants of household transportation emissions are identified. • Light Gradient Boosting Machine is the most accurate model. • Considering tail-pipe emissions leads to underestimating the GHG emissions by 20%. • Different scenarios are presented to meet Canada goals for transportation GHGs. This investigation develops a model to predict household transportation life-cycle greenhouse gas (GHG) emissions and identifies the strongest determinants of these emissions. The impact of many variables on household transportation GHG emissions is examined. Ten machine learning methods are used for modeling and prediction. Shapley additive explanation is then applied to detect the relative influence of variables on household GHG emissions. Partial dependency plots are also employed to capture the direction of influence of top variables on household GHG emissions. Further analyses suggest that considering tail-pipe emissions rather than life-cycle emissions leads to underestimating the GHG emissions by roughly 20%. Replacing all gasoline vehicles with electric vehicles would reduce GHG emissions in Montreal by 57%. Then, the modal shifts required to meet the Government of Canada’s goals for transportation GHGs are determined. Finally, a scenario analysis is applied, and a number of GHG emission scenarios are presented.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».