Emergence and Impact of Secondary Airports in the United States
Notice bibliographique
Résumé
As major airports in the United States have reached their maximum capacity and became congested, available capacity at surrounding airports has been utilized by the emergence of secondary airports. Given the expectation of a larger number of operations in the National Airspace System (NAS) in the upcoming years, this trend of secondary airports emergence is likely to strengthen. In order to understand the dynamics of the regional airport systems, a study of the factors that led to the emergence of secondary airports was performed. The distribution of population at the regional level, the existence and the proximity of a secondary basin of population close to secondary airports were identified as major factors. Ground access and airport infrastructure were also enabling factors. The nature of the regional airport system, in terms of “Hub” versus “non-Hub” was also identified as a contributing factor. The entry of a low cost carrier was determined to be the essential stimulus in the emergence phenomenon. These entries modify the airport dynamics resulting in the stimulation of both local and peripheral markets. Following the entry of a low cost carrier several other carriers, both legacy and low cost, enter and consolidate the growth of the emerging airport. As a consequence of the emergence of secondary airports and their integration into a region wide multi-airport system, they induce impacts on the NAS structure. Recent consolidations of TRACONs (Terminal Area Control) were identified as primary impacts. As there will be increasing pressure of demand on core airports in the upcoming years, the development of additional secondary airports will be required. The transition from a single core airport to region wide multi-airport systems and the emergence of new secondary airports in existing multi-airport systems, impose new constraints that need to be taken into account in the NAS improvements.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».