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Enregistrement W3016027421 · doi:10.38008/jats.v5i1.70

FORECASTING METHODS AND ICAO’S VISION OF 2011-2030 GLOBAL AIR TRAFFIC

2014· article· en· W3016027421 sur OpenAlexaff
Jinjin Yao, Haiyang Yu, Zubair Anwar

Notice bibliographique

RevueJournal of Air Transport Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensInternational Civil Aviation Organization
Organismes subventionnairesCivil Aviation Administration of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCivil aviationAir traffic controlAviationTransport engineeringAeronauticsKey (lock)Work (physics)Traffic planningComputer scienceOperations researchEngineeringComputer securityAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forecasting has been a key factor in the planning and development of civil aviation. This paper surveys current techniques in air traffic forecasting. The advantages and disadvantages of the techniques, as well as the criteria for selecting of a particular technique are discussed. Then, the forecasting work of the International Civil Aviation Organization (ICAO) is comprehensively introduced, i.e. the traffic data, the methodological framework, and the major models. It involves ICAO’s practices under this subject in the last two decades. ICAO’s forecasting has long been a reliable reference for its 191 member states. In this paper, main results of ICAO’s up-to-date forecasts of 2011-2030 global air traffic, both passengers and cargos, are conveyed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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