Advantages and disadvantages of using electric delivery vehicles in the last mile delivery
Bibliographic record
Abstract
Prijevoz u kapilarnoj distribuciji odvija se prema krajnjem kupcu u lancu opskrbe, koncentriran je u urbanim područjima i odgovoran je za emisiju oko 25% stakleničkih plinova. Velika potrošnja energije cestovnog teretnog prometa povećava potražnju za razvojem održivih logističkih rješenja. Smanjenje emisija stakleničkih plinova u najvećem dijelu postiže se korištenjem električnih vozila, koja unatoč tome što generiraju više stakleničkih plinova tijekom proizvodnje, ne generiraju ih tijekom eksploatacije i samim time bolje su rješenje za okoliš. No, korištenje električnih vozila ima i druge prednosti. Elektrifikacijom vlastitog voznog parka, tvrtke mogu postići uštede, prvenstveno u pogledu izbjegavanja troškova goriva, a kroz određeno vremensko razdoblje, troškovi održavanja bi se također trebali svesti na minimum. Također, razvojem tehnologije, cijena baterija bit će sve niža, a samim time i nabavna cijena električnih vozila, koja iako još uvijek odstupa od nabavne cijene vozila s unutarnjim izgaranjem, razlika je manja nego prije. Veliki izazov za elektrifikaciju voznog parka predstavlja prometna infrastruktura za punjenje električnih vozila koja je potrebna, a troškovi ugradnje su visoki. Također, veliki nedostatak je nepoznavanje gdje i što učiniti s baterijama nakon njenog životnog vijeka.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".