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Enregistrement W7110607614

NAVIGATING THE FUTURE: A REPORT ON THE CURRENT STATE AND FUTURE PATH OF ENERGY TRANSITION IN THE TRANSPORT SECTOR

2024· article· en· W7110607614 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Zagreb University Computing Centre (SRCE) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésState (computer science)Greenhouse gasPower (physics)Work (physics)Energy supplyEnergy transitionGlobal warmingEnergy policyEmerging technologiesRenewable energy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decarbonisation of road transport was until recently considered the most challenging part of the climate agenda. Still the ascent of electric vehicles is making significant advances possible while, at the same time, opening several new complex conundrums: integration of power and transport systems, establishing supply chains of needed materials and conversion of existing industries to new products. At the same time, the decarbonisation of heavy road transport, aviation, and maritime transport raises many questions regarding the prevailing fuels and technologies that will secure net zero emissions of greenhouse gases. Different e-fuels like ammonia, methanol, and similar liquid fuels synthesised from green hydrogen look like a possible solution. This decade is crucial since the whole process, which is essential for achieving the goals of the Paris Agreement, depends on decisions made soon. CAETS Energy Community E-Mobility Working Group This report was written by the members of the E-Mobility Working Group 2023-2024, lead authors of specific chapters were Neven Duić (HATZ, Croatia), Chris Hendrickson (NAE, United States), Lian Yubo (nominated by CAE, China), Patrick Pelata (NATF, France), Robert L. Evans (CAE, Canada), Iva Ridjan Skov (HATZ, Croatia), Vaughan Beck (ATSE, Australia), Jaime Dominguez (RAI, Spain), Pine Pienaar (SAAE, South Africa) and Elena Funk (ATV, Denmark). All chapter authors were of great help in providing, beyond their engineering expertise, country-specific and region-specific input for analysis, and Antun Pfeifer (Croatia) was providing technical assistance for the publication. This report has been produced with the support of the Croatian Academy of Technical Sciences of Croatia, the National Academy of Engineering of the United States and CAETS. The views expressed herein can in no way be taken to reflect the official opinion of Croatia or United States, and do not necessarily reflect the views of any CAETS member Academies. This report was discussed by the International Council of Academies of Engineering and Technological Sciences (CAETS) which agreed to submit the report to international journals and policymakers worldwide. The authors are grateful to the delegates for their input, comments, and suggestions. Any errors or omissions are the sole responsibility of the authors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,006

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,155 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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