Driving uneven development: The emerging geography of India's electric vehicle transition
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Notice bibliographique
Résumé
One of India's most important decarbonization strategies involves transitioning its automobile industry from combustion engine to electric vehicles. In this paper, we examine the emerging geography of India's nascent EV sector toward understanding how policy and technological changes surrounding the energy transition are intersecting with regional development pathways, and with what implications for uneven development. We utilize sectoral and workforce data on firms, employment and skills; qualitative interviews with industry experts; and a policy analysis of state-level industrial strategies to attract and grow the EV sector. Our findings indicate that India's ICE-to-EV transition has the potential to amplify regional disparities in India's economic development patterns. The mechanism underlying this effect is the skill-biased technological change inherent in the EV transition, which benefits regions such as southern India, where high-skilled workers and information technology firms are clustered. If India's EV industry continues to concentrate in its most prosperous and innovative regions, this may accelerate advancements in low-carbon technologies, but it will sharpen the country's patterns of uneven development. The paper calls for discourses on the “spatially just” transition to look beyond the energy and resources sector itself, examining the wide spatial-economic reverberations of decarbonization and consequences for spatial inequality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle