Navigating the urban-rural divide in EV adoption: equity challenges and policy implications of mandatory zero-emission vehicle transitions in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The transition to electric vehicles (EVs) is crucial for reducing greenhouse gas emissions globally. As Canada commits to decarbonizing its transportation sector, aiming for 100% zero-emission vehicle (ZEV) sales in new light-duty vehicles by 2035 (Transport Canada, 2024), British Columbia's ZEV Act establishes even more ambitious targets of 90% by 2030 (Ministry of Energy, Mines and Low Carbon Innovation, 2024). While critical for climate change mitigation, this study investigates how the distribution and accessibility of electric vehicles are uneven; they are not uniformly available across different communities. By examining the transportation equity implications of EV adoption disparities between rural and urban areas in British Columbia (Metro Vancouver and the Kootenay region as comparative cases), this research analyzes multiple dimensions of geographical disparities in transportation electrification. Through descriptive analysis of publicly available data from government databases, non-profit & industry reports, we compare the factors that shape EV adoption in rural and urban areas and examine how universal ZEV mandates affect residents differently based on their geographic location. The findings reveal a nearly ninefold difference in adoption rates between Metro Vancouver and the Kootenay region (3.30% versus 0.38%). The regions also differ with regard to key factors that influence EV adoption, including limited charging infrastructure, higher financial burdens for rural households, severely limited public transit options, and reduced exposure & awareness to EV technology, impacting rural people's adoption decisions. These results demonstrate that British Columbia's ZEV mandate, without targeted interventions to address geographical inequities, risks creating a ‘green divide’ that reinforces rather than alleviates existing inequities and these disparities reflect inequitable policy choices rather than inevitable outcomes. This study contributes to transportation equity and sustainable energy policy discourse by providing empirical evidence of how sustainable mobility transitions affect different communities. It demonstrates that achieving equitable outcomes in transportation electrification requires moving beyond one-size-fits-all approaches to develop rural-specific interventions, including geographically differentiated infrastructure investment, rural-calibrated economic incentives, and targeted information campaigns. The implications extend beyond British Columbia to similar regions globally, underscoring the importance of considering geographical diversity in crafting effective and equitable transportation electrification policies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».