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Enregistrement W2547909185 · doi:10.82308/13804

Legal aspects of aircraft financing and new challenges for China

2009· dissertation· en· W2547909185 sur OpenAlexfundno aff
Qian Chen

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Aviation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésChinaBusinessFinanceAeronauticsPolitical scienceEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Après plus de 50 ans de développement, le financement aéronautique a fait des pas importants dans l’expansion du transport aérien, chez nous et sur la scène internationale. Le financement d’un avion est un processus compliqué qui concerne non seulement les utilisateurs d’avions, mais aussi les fabricants, les banques ou autres investisseurs privés, les fiduciaires, les locateurs, les prêteurs institutionnels, en ce qui a trait a plusieurs aspects d’une variété de sujets. Le présent document se concentre sur les aspects juridiques du financement d'aéronefs, en particulier sur le courant système juridique de financement aéronautique de la Chine. Le premier chapitre examine l'histoire du financement aéronautique aux États-Unis, au Japon et en Chine. Le deuxième chapitre traite de différents types de financement, et analyse le crédit-bail, le type de financement aéronautique le plus souvent utilise. Chapitre trois décrit les principales conventions internationales qui ont servi à construire le cadre juridique international de financement aéronautique. Chapitre quatre se tourne vers le courant cadre juridique de financement aéronautique de la Chine. Chapitre cinq étudie les nouveaux défis auxquels l'industrie de location a fait face en Chine au cours des dernières années. Quelques courts paragraphes démontrent un écart important entre l’industrie du financement aéronautique en Chine et celle d’autres pays, et démontrent aussi les efforts que la Chine fait pour explorer un nouveau mode de financement aéronautique pour harmoniser les aspirations des chinois avec les pratiques internationales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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