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Enregistrement W1588409507 · doi:10.5399/osu/jtrf.52.1.4139

Efficiency Benchmarking of North American Airports: Comparative Results of Productivity Index, Data Envelopment Analysis and Stochastic Frontier Analysis

2013· article· en· W1588409507 sur OpenAlexaffabout
YapYin Choo, Tae Hoon Oum

Notice bibliographique

RevueJournal of the Transportation Research Forum · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData envelopment analysisBenchmarkingProductivityIndex (typography)RevenueStochastic frontier analysisEconometricsInternational airportFrontierTransport engineeringOperations researchRange (aeronautics)StatisticsEconomicsEngineeringProduction (economics)Computer scienceBusinessMathematicsGeographyMarketingMicroeconomicsFinanceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using three common methodologies for measuring airport efficiency, namely the productivity index method, Data Envelopment Analysis (DEA) method, and stochastic frontier analysis (SFA) method, this study examines the efficiency performances of 62 Canadian and U.S. airports. Unlike most previous studies, this study includes aeronautical and non-aeronautical outputs of airports as they are inexplicably tied to each other in airport production. The empirical results reveal that the efficiency scores and rankings measured by these alternative methods are quite similar to each other in the top 15 and bottom 15 ranked airports, whereas considerable differences exist among the airports in the middle range. We also found that the percentage of non-aeronautical revenue, passenger volume, average aircraft size, percentages of international and connecting traffic significantly affect our airport efficiency estimates in all of the three alternative approaches used.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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