MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413209732 · doi:10.1016/j.egycc.2025.100211

Transportation in net-zero emissions futures: Insights from the EMF-37 model intercomparison study

2025· article· en· W4413209732 sur OpenAlexaff
Christopher Hoehne, Matteo Muratori, John Bistline, Carol S. Lenox, David McCollum, Morgan Browning, Kara Podkaminer, Robert Beach, Robbie Orvis, Shiqi Ou, Page Kyle, Megan Mahajan, Haewon McJeon, Catherine Ledna, Marc Melaina, Yongxia Cai, Christopher Ramig, Aniss Bahreinian, Nadejda Victor, Olivier Bahn, Kathleen Vaillancourt, Emma Starke, Allen A. Fawcett, James McFarland, Geoffrey J. Blanford, Trieu Mai, John P. Weyant

Notice bibliographique

RevueEnergy and Climate Change · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityHEC Montréal
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryNational Renewable Energy LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésFutures contractEnvironmental scienceNet (polyhedron)Zero (linguistics)MeteorologyClimatologyEconomicsGeographyMathematicsGeologyFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

emissions by 2050. We find the U.S. transport sector is poised to play the most significant role in reducing demand-side emissions, mostly driven by technology substitution, as modeling results suggest a limited role for mode shifting and for reduced use of personal car travel. Among various technology solutions, models show agreement that passenger on-road vehicles will largely transition to electric vehicles (EVs), while solutions to decarbonize heavier travel modes are more diverse and include greater use of liquid biofuels and hydrogen. Research should continue to investigate the evolution of on-road electrification, the role of biofuels and hydrogen across heavier travel modes, and the role of mode shift and travel behavior change to support personal transportation decarbonization at national and regional scales to temper the rapid growth in clean fuel and electricity demand.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy and Climate ChangeMême sujetVehicle emissions and performanceTravaux en français237 207