Investigation of Lithuanian road infrastructure electrification opportunities and constraints.
Notice bibliographique
Résumé
This final project analyzed the trends in the use of free electric car charging stations, the latter were installed to promote the growth of the number of electric cars in Lithuania. In the study, each municipality was divided into counties and the growth of the number of electric cars in the regions is reviewed, the data of charging stations is reviewed, thanks to which we can see charging trends. In general, from the date of construction of different charging stations, which varies between 2018 and 2021, to the data recording date of 2022-08-31 for the promotion of e-mobility, State and European projects have significantly contributed to the promotion of electrification and education on Lithuanian roads. 4.5443513 GWhm is exactly how much electricity was used to charge electric cars, it took 390915 charging sessions to generate this number. The number of electric vehicles continues to grow, with the highest growth observed in recent years. From May 2021, the number of electric cars increased by 51% per year. From May 2022 to the end of the first quarter of 2023, the number of electric cars increased by 47.5%. Based on a statistical average, an average of 11.6 kWh was charged per charging session. According to the study: "European Environment Agency. (2019). Monitoring CO2 emissions from passenger cars and vans in 2018", on average a person in Europe drives 40 km per day. That's right, the average cost of one charging session is more than enough energy to drive that distance. The work reviewed the A1 highway, which is one of the main roads in Lithuania and the main communication route between the cities of Vilnius, Kaunas and Klaipėda. Considering the 2023 April 1 The data provided by "REGITRA" and including the goals and prospects for the growth of electric cars until 2030. the number of charging stations is insufficient to serve all the needs of drivers between these cities. There are given recommendations for municipalities on how to prepare and speed up the electrification process.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».