Evaluating greenhouse gas emissions benefits of emerging green technologies in passenger transportation in the Quebec context
Notice bibliographique
Résumé
The transport produces 43.5% of Quebec's greenhouse gas (GHG) emissions; more than half of these emissions come from passenger transportation. In Quebec, transport emissions have grown by 30% from 1990 to 2009. Accordingly, this research evaluates the impact on GHG of alternative fuels and technologies in public transit and personal motor vehicles in the Quebec context using link-level GHG estimation methods. The transit technologies examined were analyzed using a lifecycle approach, mainly focusing on fuel production and vehicle operation phases, with the aid of GHGenius and MOVES. The demand for hybrid vehicles, its determinants as well as some potential market penetration scenarios were also investigated for Quebec City and the Island of Montreal. Different sources of data were combined to generate GHG inventories and estimate motor vehicle travel demand including: GPS, train and vehicle fleet fuel consumption rates, the Canadian Census, origin-destination surveys, and vehicle registration records.The results demonstrate that the use of alternative technologies can lead to significant GHG reductions. Among the bus technologies, it was found that hybrid buses are the best option with savings of 43.3%, followed by compressed natural gas (20.5%) and biodiesel (12.5%). For commuter rail, electric technology can reduce emissions by 98%; however, hydrogen fuel cell trains may be competitive in terms of cost-benefit ratio. Although hybrid personal vehicles have the potential for great GHG reductions, the limited spatial distribution of purchasers indicates that this technology will have a more modest impact than what might be expected. From an optimistic perspective where the vehicle fleet is composed of 25% hybrid vehicles, the impact would only lead to a 10% decrease in GHGs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».