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Enregistrement W2063021359 · doi:10.3141/1788-05

User-Perceived Level-of-Service Evaluation Model for Airport Baggage-Handling Systems

2002· article· en· W2063021359 sur OpenAlexaffabout
Joanne Pagani, A O Abd El Halim, Yasser Hassan, Said M. Easa

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAviationTransport engineeringService (business)Level of serviceAir travelBusinessGeneral aviationEngineeringComputer scienceAeronauticsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background research shows that the design standards for baggage-handling systems (BHSs) do not consider the level of service (LOS) as perceived by the passengers. Moreover, it is evident that a national strategy for defining the LOS of BHSs and the means to improve it are lacking. An LOS model that can ascertain the LOS being achieved by the BHS would be beneficial to airlines, passengers, and airport designers. Such a model would enable airport authorities and airlines to determine when improvements are required and to develop a strategy for implementing the needed changes. In a study performed at six Canadian airports, more than 800 passengers rated the LOS provided by the overall BHS and its components. The results confirm that traditional time and space standards currently used by aviation agencies, airports, airlines, and baggage handlers are not adequate. Subsequently, a user-perceived LOS model was developed and should be useful in evaluating BHSs nationwide.

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)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,519
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,112 · 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

Citations8
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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