Analyzing the Environmental Efficiency of Global Airlines by Continent for Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The study of environmental sustainability in the aviation industry mainly focuses on research targeting specific regions such as the United States, Europe, and China. However, for the environmental sustainability of the aviation industry, global airlines on all continents around the world must implement efficient environmental management. This study divides the world into six continents and attempts to verify environmental efficiency for airlines belonging to each continent. Using data from 2014 to 2018 of 31 global airlines, this study compares environmental efficiency in the aviation industry by continent and individual airline. Data envelopment analysis (DEA), which is actively used in efficiency studies was adopted as an analysis method. We find that, first, airlines in Europe and Russia have the highest environmental efficiency, and airlines in North America and Canada are the second highest, which can be a good benchmark for other airlines. Second, in technical efficiency (TE) values, airlines in Africa and the Middle East and Latin America generally have low efficiency; but, in the airlines in Africa and the Middle East, environmental efficiency is steadily improving slightly. In comparison, airlines in Latin America showed a decrease in environmental efficiency value, requiring a lot of effort and investment to improve efficiency. Third, for airlines in North America and Canada, the scale efficiency (SE) value was the lowest, even though there was a high level of overall environmental efficiency, indicating the need for efficiency improvement through economies of scale. This study has implications, in that, it suggests how airlines can perform efficient environmental management for sustainability according to the continent to which they belong.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».