Notice bibliographique
Résumé
Accelerate Kootenays is an innovative regional approach to build a network of electric vehicle charging stations between the Okanagan and Alberta. Increased adoption of electric vehicles (EV) by Kootenay residents will reduce transportation emissions and support local climate action commitments. The goal is to install the base network that will make electric vehicle travel safe, reliable and enjoyable. To make electric vehicle ownership and travel realistic for both rural residents and tourists, a collaboration of industry, government and tourism associations have endorsed and funded this electric vehicle strategy and network development. The Kootenay region of British Columbia has cold winters, rugged terrain and a sparse population. The transportation sector is a large contributor of community greenhouse gas emissions. There is high dependence on personal vehicles with limited alternate forms of transportation given low density and large distances between communities. Accelerate Kootenays is a $1.2 Million project that will transform the connectivity of the region, resulting in accelerated EV adoption and enhanced tourism and economic development. To drive broader EV market adoption, connectivity to rural areas, including parks, tourist destination and small communities must be part of the evolving EV 'ecosystem'. The project employs a unique approach to marketing and community engagement and develops branding opportunities at a regional scale. Explore the expanding scope of the EV ecosystem, and the necessity to look beyond the dense urban centers for robust network development, and consider the opportunities and advantages to connectivity across rural regions in Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».