Revisiting the airline business model spectrum: The influence of post global financial crisis and airline mergers in the US (2011−2013)
Notice bibliographique
Résumé
This paper re-examines the airline business model spectrum first proposed by Lohmann and Koo in 2013. The paper analyses the period of 2011–2013, where the US airline industry was no longer affected by the global financial crisis and after a few major US airlines went through a merging process. This study examines eight US carriers i.e. Alaska, American, Delta, Hawaiian, JetBlue, SkyWest, Southwest and United. These eight airlines were placed along a continuum of business models, i.e. full-service network carrier (FSNC), hybrid and low-cost carriers (LCC), as proposed in the incipient study by Lohmann and Koo (2013). Data from the airlines were used to delineate and review the indices labelled as ‘revenue’, ‘connectivity’, ‘convenience’, ‘comfort’, ‘aircraft’ and ‘labour’, forming the framework of the business model used. The results of this study continue to highlight the characteristics of each of the US carriers examined for the six proposed indices. A comparison is made between both studies, with the results suggesting that both convergence and divergence from the original FSNC and LCC positions in the spectrum occurred, with a tendency of merged airlines to move towards the FSNC end of the spectrum.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».