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Enregistrement W7048032576

Introductory Guide To The Relationship Between Electric Vehicles And The Electricity Grid & Identifying Barriers And Methods To Enabling A Transition To Electric Vehicle Infrastructure In Ontario

2018· other· en· W7048032576 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2018
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésSustainabilityElectricityElectric vehicleRenewable energyWork (physics)Energy transitionGridGreenhouse gasField (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The area of concentration of my Plan of Study is 'Land Use Planning and Sustainability.'This included the three components 'Land Use Planning,' 'Community Energy Planning,' and 'Transportation Planning.'Throughout my MES journey, I had difficulty selecting a focus area since there are so many interesting and important topics under the umbrella of sustainability.In the Fall of 2014, I met Christina Hoicka and was introduced to the field of Community Energy Planning.This was a 'eureka' moment for me.I discovered that there was a field of study that would cover a wide range of sustainability ideas, disciplines and technologies which when carefully identified could help communities improve their energy efficiency, reduce greenhouse gas emissions, and produce sustainable energy solutions.It was at this point that I felt that electric vehicles in particular, had the potential to make a positive impact towards sustainability.Additionally, electric vehicles became an increasingly interesting topic to me, because they overlapped with so many fields of interest such as planning, politics, building, electricity, storage, and renewable energy.Professor Hoicka made it clear that there is an emerging demand for people with the aptitude to communicate in interdisciplinary languages; particularly planners need to learn how to communicate with electrical engineers.This prompted me to teach myself the basics of electricity and electric vehicles.Through interviews and research I learned that interdisciplinary learning would not end here.Planning for electric vehicles required understanding the perspectives and politics of the Province of Ontario, local municipalities, the development Effectiveness in meeting stated aims:COMMENT: Changes would help meet EV goals of 1 in 20 vehicles be electric by 2020. Consistency with underlying Code objectives:COMMENT: This change aligns with the energy and water conservation and environmental integrity objective. Capacity of building sector to implement changes in a safe and effective manner:COMMENT: For an electrician wiring and installing a 240-volt rough-ins is no more difficult than installing roughins for a stove, or washer and dryer. Workload and liability implications for municipalities:COMMENT: No foreseeable liability concerns, but there will be an initial increase in workload due to a learning curve regarding EVs and EVSE infrastructure for municipalities regarding installation, operation, and maintenance.As well, there will be an increased cost in developing various documents including policies, departmental standards, guidelines, and possibly permits.There could be added work in educating internal staff and the development community.Lastly, this would be an additional element for building inspector review.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1420,028

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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