Investigation of Lithuanian road infrastructure electrification opportunities and constraints.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle