Analysis of Network Robustness in Weighted and Unweighted Approaches: A Case Study of the Air Transport Network in the Belt and Road Region
Notice bibliographique
Résumé
Aviation transport is one of the most important and critical infrastructures in today’s global economy. Failure in its proper operations can seriously impact regional economic development, which is why it is important to evaluate network robustness. Previous analyses of robustness have mainly been conducted with an unweighted approach. In the development of air transport, however, the demand for route configuration has gradually decreased, while the demand for flight adjustments has increased. Consequently, the aviation network has developed unevenly, so adhering to a uniform approach for evaluating network robustness may lead to inaccurate results. Therefore, we examined which centrality sequence is the most sensitive to network robustness in both unweighted and weighted approaches. The air transport network selected for the case study comprised the six subregions of the Eurasian landmass of the Belt and Road region. The study results showed the following: (a) in the network constructed as an unweighted one, betweenness, and degree centrality had higher priorities in preserving network functionalities than eigenvector and closeness centrality; (b) in the network constructed as a weighted one, recursive power had a higher priority in preserving network functionalities than recursive centrality; and (c) no particular centrality measurement had a significant advantage in representing the totality of robustness. The betweenness centrality sequence was sensitive to the average shortest path length and global efficiency; the recursive power sequence was sensitive to the clustering coefficient, while degree centrality was sensitive to graph diversity. The findings of this study support the decisions about managing air transportation in the Belt and Road region.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».