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Enregistrement W2109849940 · doi:10.1590/s2238-10312013000100004

The exploitation of public Brazilian airports under private regime: a review of government leased and permit grants

2013· review· en· W2109849940 sur OpenAlexaff
Mello Fabiana Peixoto de, Dorieldo Luiz dos Prazeres

Notice bibliographique

RevueJournal of Transport Literature · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeaseGovernment (linguistics)Economic interventionismIntervention (counseling)BusinessDiversification (marketing strategy)Subject (documents)Public economicsEconomicsFinancePolitical scienceMarketingLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the regulatory aspects of exploiting Brazilian public airports under private regime. The proposition is that the essential difference between leased and permit grants is the level of regulatory intervention by the Government, which then determines the legal regime to which the airport exploitation is predominantly subject to. The descriptive and exploratory methodology used is based on previous literature on airport exploitation. The results indicate that airports exploited predominantly under private regime, that is, those granted permits, are generally subject to a lighter regulatory intervention than those exploited under public regime, which are granted a lease, hence the level of necessary regulatory intervention is the main criterion for determining which type of grant shall be used for a certain airport. The conclusion also indicates that the level of regulatory intervention to which an airport is subject will depend on the value of use to the collectivity that its operations generate. The optimal granting policy is an ideal combination of types of grants directly related to the diversification of the airport services and the different levels of regulatory intervention that they require.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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