MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3014393905 · doi:10.1177/2631684620910520

Political Economy of ASEAN Open Skies Policy: Business Preferences, Competition and Commitment to Economic Integration

2020· article· en· W3014393905 sur OpenAlexaff
Prayoga Permana, Herman Hoen, Ronald Holzhacker

Notice bibliographique

RevueJournal of Asian Economic Integration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Aviation
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRatificationCompetition (biology)Open skiesIndonesianPoliticsGovernment (linguistics)State (computer science)BusinessInternational tradeEconomicsPolitical scienceAir transport

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite significant growth of the domestic airline industry, Indonesia was hesitant to ratify the ASEAN Open Skies Policy (OSP) until 2016. One of the recent findings exposed the increasing concern over foreign–domestic airline competition with too little attention in exploring airline aspirations and the potential interplay between the airline preferences and the state interest. This study empirically investigates the dynamics of domestic resistance to the implementation of OSP, and to what extent the interplay of Indonesian airlines’ business preferences, ASEAN contexts and state interests have contributed to the OSP ratification postponement. Taking some lessons from the OSP ratification, we argue that the efforts towards advancing ASEAN economic integration through the open skies are contested domestically when business preferences showed mixed reactions. There has been little agreement on how the OSP could benefit the domestic airlines following their own business strategy. In the meantime, state principles indicated certain priorities for domestic interests, while ASEAN contexts allowed a member state to practice a negotiated move. The study was conducted using a qualitative method, with semi-structured interviews involving three Indonesian airlines (state and privately owned, full service and budget airlines), government officials, a civil society element and the Indonesian national air carriers association. JEL Classification: F0, F5

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Asian Economic IntegrationMême sujetInternational Law and AviationTravaux en français237 207