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Enregistrement W7034351848

Sustainable transportation from a life cycle perspective: A case study of electrifying public transportation in Saskatoon, Canada

2024· dissertation· en· W7034351848 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSkemman · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLandsvirkjun
Mots-clésElectrificationLife-cycle assessmentGreenhouse gasPublic transportElectricitySustainable transportEnvironmental impact assessment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the GHG emissions from its transportation sector, the Canadian city of Saskatoon recently committed to fully electrifying its bus fleet by 2030. To date, environmental feasibility studies for the city’s looming transition have focused solely on the GHG emissions from bus use, omitting the broader environmental implications from how and where the vehicles are produced, assembled, and dealt with at the end of their functional lives. As the city prepares to roll out its first electric buses, this thesis intends to offer a more robust environmental base from which the city can develop its electrification strategy. It does so by applying the life cycle assessment methodology, relying on a combination of observed driving data, industry data, and data from existing literature. The paper responds to two central research questions: (1) what are the potential cradle-to-grave life cycle emissions reductions of replacing a diesel bus with an electric bus in Saskatoon? And (2) what are the other environmental implications of such a transition from a life cycle perspective? The results indicate life cycle emissions reductions of approximately 99 gCO2e, and despite performing worse in 13 of the 18 assessed midpoint impact categories, the electric bus shows lower external costs when these impacts are monetised. Finally, the results identify grid decarbonisation as a key pathway to maximise emissions reductions while minimising other environmental trade-offs from electrification.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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