Evaluating competitiveness using fuzzy analytic hierarchy process—A case study of Chinese airlines
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY With the development of a national market economy, the Chinese aviation industry is now confronted with international competition. Therefore, it is necessary to research the competitive status of Chinese national aviation, as well as advice on how to enhance the competitiveness of the Chinese aviation industry. The main objective of this paper is to propose FAHP as an effective solution for resolving the uncertainty and imprecision in the evaluation of airlines' competitiveness. In this paper, we review the research of industrial international aviation competitiveness at both home and abroad, discuss a theoretical framework for the study of aviation competitiveness, establish an index system with five first‐order indicators and 17 second‐order indicators, set up a Chinese aviation competitiveness model based on simple fuzzy numbers from the fuzzy analytic hierarchy process, and evaluate the competitiveness of five major Chinese airlines. The results showed that this model and these indicators are scientific and practical, with a wide range of application prospects for the purpose of improving and increasing Chinese airline competitiveness in the international market. The effective approach presented in this paper is especially applicable when subjective judgments on performance ratings and attribute weights are not accessible or reliable, or when suitable decision makers are not available. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».