Electric Mobility in Agriculture: A Sustainable Solution for Farm-to-Market Transportation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This article presents a comprehensive critical analysis of the potential for electric mobility to serve as a sustainable solution for farm-to-market transportation in the agriculture sector. Drawing on a systematic review of secondary data, including academic literature, government and NGO reports, and documented case studies, the study evaluates the environmental, economic, and operational impacts of adopting electric vehicles (EVs) in agricultural logistics. The findings demonstrate that the transition to electric mobility, particularly when powered by renewable energy sources, can reduce greenhouse gas (GHG) emissions by up to 90% compared to conventional diesel vehicles. This substantial reduction is attributed to the elimination of tailpipe emissions and the use of clean energy for recharging, directly contributing to improved air quality and the health of rural communities. Economically, electric tractors and vehicles offer significant cost savings, with operational costs including fuel and maintenance reduced by 40% to 60%. Although the initial investment in electric vehicles is higher than traditional options, the lower running costs allow for a payback period of four to seven years, making EVs a cost-effective alternative over time, especially in regions with favourable electricity prices and high vehicle utilisation. Operationally, EVs have proven reliable for short- to medium distance farm-to-market transport, with pilot projects in countries such as India and Canada confirming their suitability for typical agricultural tasks. However, the widespread adoption of electric mobility in rural areas faces persistent barriers, notably high upfront costs and inadequate charging infrastructure. Many rural regions lack reliable electricity and charging stations, which limits scalability and practical implementation. To address these challenges, policy recommendations include targeted subsidies and incentives, investment in renewable energy-based charging infrastructure, and capacity building programs for farmers. These interventions are essential to unlock the full potential of electric mobility in agriculture, catalysing sustainability and resilience in food supply chains. Ultimately, the article argues that with appropriate policy support and infrastructure development, electric mobility can play a transformative role in decarbonising agricultural logistics and advancing broader climate action goals Keywords: Electric mobility, Agricultural transportation, Farm-to-market logistics, Sustainable agriculture, Electric vehicles (EVs), Renewable energy, Greenhouse gas emissions, Rural infrastructure, Cost-benefit analysis, Policy recommendations
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».