Policy-Driven Development of Electric and Hydrogen Fuel Cell Vehicles for Low-Carbon Transition in Hainan Province
Notice bibliographique
Résumé
Hainan Province, rich in renewable energy resources, has implemented policies to promote electric vehicles (EVs) and hydrogen fuel cell vehicles (HFCVs), driving a green, low-carbon transformation.This study utilizes the Low Emissions Analysis Platform (LEAP) to analyze the impact of policy interventions on energy demand, CO₂ emissions, and energy costs in Hainan's transportation and electricity sectors, considering three scenarios: Baseline (BAS), Now Policy (NPS), and Advanced Policy (APS).The findings show that stringent policies reduce fossil fuel dependence, promote clean energy, and support sustainable development.The findings show that stringent policies significantly reduce fossil fuel dependence, promote clean energy adoption, and support sustainable development.By 2045, Hainan's total energy costs are projected to exceed $10 billion, with electricity costs comprising the largest share.Compared to BAS, the NPS and APS scenarios reduce transportation fossil fuel consumption by 10.3% and 12.7%, respectively; CO₂ emissions decrease by 5.0% in NPS and 9.6% in APS; and energy costs are lowered by $470.3 million under NPS and $660.9 million under APS.To promote the development of EVs and HCFVs, this study recommends accelerating their adoption, advancing clean energy transition, boosting renewable energy, setting carbon reduction targets, and optimizing clean energy investments.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».