Rethinking Cars for Sustainable Mobility – Shared-Autonomous Vehicles and Circularity
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous driving cars, underpinned by advancements in artificial intelligence, sensor technology, and the enhanced communication capability of 5G, are now poised to revolutionize transportation, promising significant improvements in safety, efficiency, and accessibility. However, the time for such a transition towards fully autonomous vehicles (AV) should coincide with the transition to Society 5.0, where cars are zero-emission vehicles and fully embedded into a circular economy (CE). This requires a radical change not only for the car industry but also for the car users, who are in the early transition from being car owners to car-users with automobiles becoming a more sustainable public mobility service. In this paper, we conduct a literature review about the state-of-the-art of autonomous driving and circular economy, as both cannot be established without substantial infrastructure enhancements for vehicle-to-everything communication and for building up more sustainable business models for the circular economy. We divide this journey into three different states where we provide a vision of new stakeholders and new business process models via the current state of its infancy, the middle state of its coexistence, and the target state of fully established Shared Autonomous Electric Vehicles (SAEV) and CE services. Given that such a radical change will undoubtedly face resistance, this transition scenario is analyzed using different aspects of power dynamics to show potential benefits and new business opportunities for the different stakeholders involved. In the final section, we show examples of different car manufacturers and how they see their current focus on new energy vehicles (NEV) and aspects of CE in their respective strategies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».