ASEAN SINGLE AVIATION MARKET AND INDONESIA - WILL IT SURVIVE AGAINST THE GIANTS?
Notice bibliographique
Résumé
To say that Indonesia is an enigma in air transport is an understatement. On the one hand, the demand for air transport in Indonesia is higher in proportion to its GDP per capita. Its economy can be expected to grow 6% to 10% annually. A single aviation market could add another 6% to 10% growth in sheer demand. It is one of the wealthiest countries in the world, being the 16th richest country currently, and, according to an Airbus forecast, will be the 7th richest in 2030. Yet its airports are badly in need of expansion, its infrastructure is bursting at its seems, and above all, its airlines are strongly resisting liberalization of air transport in the region for fear of being wiped out by stronger contenders in the region. Against this backdrop, it is incontrovertible that Indonesia's civil aviation is intrinsically linked to regional and global considerations. Indonesia's archipelagic topography makes its people heavily reliant on safe, regular and reliable air services that may connect them not only internally but also to the outside world. A single aviation market in the ASEAN region will bring both benefits to Indonesia and challengers to its air transport sector. This article discusses the economic and regulatory challenges that Indonesia faces with the coming into effect of the ASEAN Single Aviation market in 2015.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».