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Enregistrement W2883504687 · doi:10.1155/2018/6847030

Multicriteria Spatial Decision Analysis for the Development of the Italian Minor Airport System

2018· article· en· W2883504687 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Rosaria Guarini, Anthea Chiovitti, Francesco Rocca

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Planning and Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSapienza Università di Roma
Mots-clésTransport engineeringAviationTourismCharterAir transportStatus quoAir traffic controlReservationPopularityConstruct (python library)International airportOperations researchComputer scienceBusinessEngineeringGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The infrastructures supporting air transport throughout the world in the civil sector are classified as primary-level (large numbers of passengers and goods on both commercial and charter long- and medium-haul flights) and secondary-level (few passengers and goods on general aviation private, short-haul flights). In parallel with primary-level air traffic general growth all over the world and in Italy, the popularity of “individual” nonscheduled general aviation traffic increased in many countries since 1990s. The latter aviation has proved to be a valid alternative to rail and road transport for short-medium distance journeys (100-500 km) for classes of business and tourist passengers. In keeping with the national and international airport system development scenarios, the paper illustrates the results of in-depth analyses aiming to construct an integrated GIS-based Multicriteria Decision Analysis evaluation methodology. It gears towards formulating strategies for the development and streamlining of some existing (51) Italian minor airports and for the right locations for the new hubs required to construct an efficient second-level air transport network (the “highway in the sky”). Different levels of evaluation verify the suitability of airport services and infrastructure (status quo) and the attractiveness of airport hubs given the territorial facilities found in their catchment areas.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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