Electric vehicles and sustainable development goals: A multi-level governance analysis
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicle (EV) adoption is driven by government incentives and strategies aimed at achieving Sustainable Development Goals (SDGs). A coordinated, multi-level governance (MLG) approach is essential as fragmented efforts generate societal costs and undermine long-term sustainability commitments. This study analyses EV and EV supply equipment (EVSE) policies in Australia, Canada, Germany, the United Kingdom and the United States to determine how they contribute to the SDGs. Using MLG theory, it examines vertical and horizontal government integration for policy coherence for sustainable development (PCSD). A thematic analysis of 108 policies shows that most incentives support SDG 13 (climate action), SDG 3 (good health) and SDG 8 (economic growth). Policy discrepancies between national and local governments are observed for SDG 11 (sustainable cities). Governments integrate vertically through funding and horizontally through informal collaboration, increasingly engaging stakeholders in information sharing. The findings highlight the role of MLG in strengthening PCSD, as well as the contribution of transport electrification strategies to achieving the SDGs. The study provides insights for policymakers and academics and highlights the need for integrated policy design and implementation for sustainable transport.
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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 | 0,000 | 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 ».