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Enregistrement W2141755906 · doi:10.3141/1888-01

Evaluating Level of Service at Airport Passenger Terminals: Review of Research Approaches

2004· article· en· W2141755906 sur OpenAlexaff
Anderson Ribeiro Correia, S. C. Wirasinghe

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringService (business)Terminal (telecommunication)Highway Capacity ManualLevel of serviceMeasure (data warehouse)Operations researchPassenger transportComputer scienceBusinessEngineeringMarketingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Establishing measures to evaluate the level of service (LOS) at airport passenger terminals is of interest to airlines and airport operators. Airport LOS has been evaluated at individual airports, but no standard method or reporting system exists. Airport passenger terminal LOS and capacity have been research topics over the past two decades. More recently, studies have been initiated to identify the passenger terminal problem in general and capacity and service measures in particular. In 1986, FAA responded to concerns about an inadequate understanding of passenger terminal capacity constraints by commissioning TRB to study ways to measure airport capacity. This study recognized that the capacity of any given airport facility cannot be evaluated without defining acceptable LOS values. Currently, however, little agreement exists on analysis methods. No universally accepted way exists to measure LOS for airport terminal buildings. In this regard, various approaches developed by different agencies and researchers are reviewed. This review is useful for professionals interested in applying one of the methods previously developed but not having access to all published information, especially the new approaches. The intent of this review is to motivate new research on the subject, which would facilitate the integration of various existing methods or the development of new approaches.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,678
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations38
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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