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Enregistrement W2550328171 · doi:10.4102/jtscm.v10i1.256

Passenger choice attributes in choosing a secondary airport: A study of passenger attributes in using Lanseria International Airport

2016· article· en· W2550328171 sur OpenAlexaff
Elmarie Kriel, Jackie Walters

Notice bibliographique

RevueJournal of Transport and Supply Chain Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational airportBusinessDeregulationLow-cost carrierExploratory researchAir transportCompetition (biology)Transport engineeringMarketingEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The economic deregulation of the airline industry in South Africa in 1991 was a landmark event and brought about various changes in the air transport market, both locally and internationally. One important after-effect of deregulation was the entry of low-cost carriers (LCCs) in 2001, which increased competition in the market and offered passengers the freedom to choose between full-cost carriers and LCCs. It is generally accepted that LCCs have been very successful across the globe, and the main reason for this lies in their simplified lower cost business models. One way of achieving lower costs is for LCCs to operate from secondary or alternative airports. This trend is observed in most regions of the world. In South Africa, and more specifically the Gauteng province, Lanseria International Airport is considered as an alternative airport to OR Tambo International Airport (the main international airport of South Africa and located about 30 km east of the Johannesburg Central Business District [CBD]). Currently, two LCCs operate from this airport with a third LCC airline indicating that it will shortly begin operations from this airport.Objectives: The research presented here reflects on the aspects passengers consider when selecting a secondary airport for their travel needs. It also compares the research findings of passenger attributes when choosing Lanseria Airport as a secondary airport in 2010 to a similar study in 2013 after another LCC commenced operations from the airport.Method: In this exploratory research a face-to-face survey was used as the quantitative data collection method in order to identify the factors that influenced passengers’ airport choice decisions at Lanseria International Airport.Results: From this research it emerged that when airports in a metropolitan area are close to one another, one of the main considerations for passengers is access time when selecting an airport. Even after a second LCC started operating from Lanseria International Airport, the attributes passengers regard as important in their decision to fly from the airport remained unchanged.Conclusion: The aim of the research is to gain a deeper understanding of the factors involved in secondary airport selection and, building on this knowledge, to assist airport owners and managers in positioning their airports in a multi-airport competitive environment. Similarly, the findings of the research could assist airlines in their decision-making process to operate from secondary airports

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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