Modeling Cost Competitiveness: An Application to the Major North American Airlines
Notice bibliographique
Résumé
Significant changes occurred in the North American aviation market during the 1990s and early 2000s: the growth of low cost carriers, the open skies agreement between Canada and the United States, the formation of global alliance networks such as Star Alliance, OneWorld, Sky Team, and Wings, mergers between major airlines such as American (AA) and TWA, Air Canada (AC) and Canadian Airlines International (CAI), etc. These events have affected productivities, unit costs, average yields, and consequently financial situations of airlines. Therefore, it is useful to measure the consequences of these changes on airline performance.This chapter (Chapter 38) measures and compares performance of 10 major full service carriers in Canada and the United States in terms of their unit cost competitiveness (see also Chapter 20). To accomplish this objective, in the first stage, the total factor productivity (TFP) of the 10 sample airlines is measured, and the sources of TFP differentials are investigated in order to compute the residual TFP index which is a measure of (pure) productive efficiency. In the second stage, a neoclassical variable cost function is estimated, and the variable cost function is used to decompose unit cost differentials of the sample airlines into various sources including differences in input prices, network characteristics, output composition, and productive efficiency.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».