Canada’s transition to light-duty zero emission vehicles (ZEV): opportunities, challenges, and policy directions
Notice bibliographique
Résumé
Light-duty passenger vehicles in Canada account for over 11% of Canada’s total greenhouse gas emissions (GHG). In 2021, as a crucial step to reduce transportation-related GHG emissions, Canada set a target to reach 100% zero-emission light-duty vehicle (ZELDV) sales by 2035. This paper focuses on exploring the current status of Canada’s ZELDV transition and analyzing its readiness to achieve set ZELDV sales targets. Furthermore, this study critically reviews the key challenges faced during this transition, and potential solutions. A SWOT analysis was conducted to identify potential strengths, weaknesses, opportunities, and threats under different themes, including political, environmental, economic, social and technological aspects. Finally, necessary policy interventions along with the road ahead for Canada’s ZELDV transition were discussed in detail. Reports show that while ZELDV sales are growing, particularly in provinces such as Quebec, British Columbia, and Ontario, challenges persist related to the high purchase cost of vehicles, range anxiety, grid overload, and lack of infrastructure. Although over $1.8 billion has been allocated towards alternative fueled vehicle infrastructure in Canada, there are no clear targets or a roadmap to meet the future infrastructure demand. Using worldwide case studies as benchmarks, this paper suggests that Canada’s refuelling infrastructure needs to be expanded to meet future demand. Furthermore, this study highlights the potential of adopting different ZELDV technologies based on locally available resources and energy sources and the findings suggest that Quebec and British Columbia are on track for 2035 targets, while other provinces require substantial advancements in ZELDV adoption and infrastructure to meet federal goals. Finally, this study highlights necessary policy changes required for the ZELDV transition in Canada in making well-informed decisions on infrastructure planning and fund allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».