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Enregistrement W3197744260 · doi:10.47460/uct.v25i110.476

Market share analysis: International direct offer to and from Bogota’s International Airport El Dorado (2017-2019)

2021· article· en· W3197744260 sur OpenAlexaboutno aff
María Gracia Ribadeneira Páez, Oswaldo Sebastian Vega Perez, Jonathan Luis Cruz Pierard

Notice bibliographique

RevueUniversidad Ciencia y Tecnología · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir transportMarket shareInternational marketAviationInternational airportCivil aviationMarket researchBusinessQualitative analysisEconomyMarketingInternational tradeEngineeringEconomicsTransport engineeringQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research is to measure the market share generated by commercial passenger transport airlines that operate direct international routes to and from El Dorado International Airport during the study period 2017-2019, as well as to identify the size of airlines' offer and the market leader, and observing its behavior; considering this airport as the main and most important one in Colombia, as well as cataloged and awarded as one of the best airports in South America by the criteria of the recognized and significant Skytrax awards of the aviation industry; Likewise, this work handles a qualitative-quantitative, exploratory and descriptive bibliographic approach based on the synthetic and deductive-inductive methods applied in the process for obtaining the results and revealed in the analysis presented about the market share reflected by the studied airlines, through the quantitative data collected about the direct international routes handled by each one of them, the size of the market and its evolution throughout the study period. Keywords: Market share, international direct routes, airlines, airport. References [1]Aeronáutica Civil- Unidad Administrativa Especial de Colombia, «Current Challenges un Inernational Air Transportation,» La Aviación en Cifras, vol. I, nº 1, pp. 4-59, 2017. [2]S. Suñol, «Asepctos Teóricos de la Competitividad,» Ciencia y Sociedad, vol. XXXI, nº 2, pp. 179-198, 2006. [3]C. Agostini, «El Mercado del Transporte Aéreo: Lecciones de Política de una Revisón de Literatura,» Journal o Transport Literature, vol. VI, nº 3, pp. 239-277, 2012. [4]M. G. Ribadeneira Páez, S. Vega- Pérez y J. Cruz- Pierard, «Conectividad aerocomercial internacional: Análisis comparativo- Aeropuerto Internacional Mariscal Sucre frente a El Dorado y Arturo Merino Benítez (2017-2019),» Dominio de las Ciencias, vol. VII, nº 1, pp. 810-830, 2021. [5]Aeropuerto Internacional El Dorado, Aeropuerto El Dorad parte de la historia de Colombia, Bogotá, 2019. [6]OPAIN S.A, Consesionario del Aeropuerto Internacional El Dorado. [7]Atlassian Confluence Community, Colombia El Dorado Aeropuerto Internacional. [8]Notrimérica, El Aeropuerto El Dorado de Bogotá eleva su capacidad a 43 millones de pasajeros anuales, 2017. [9]Caracol Radio, El Dorado ya cuenta con tecnología que permite aterrizar con baja visibilidad en Bogotá, 2017. [10]Aeropuerto Internacional El Dorado, Certificados y Reconocimientos otorgados a El Dorado. [11]International Air Transportation Assosiation, Glossary, 2018. [12]R. Lim, Aviation in Transition: Challenges & Opportunities of Liberalization- Session 4: Safeguards and Sustainability, Montreal: ICAO Headquarters, 2003. [13]D. Babié, J. Kuljanin y M. Kalié, «Market Share modeling in airline industry: An emerging market economies application,» Transportation Research Procedia, vol. III, pp. 384-392, 2014. [14]E. Acero, E. Fajardo y H. Romero, «El mercado de transporte aéreo en América,» Espacios, vol. XXXIX, nº 3, 2017. [15]J. Cruz Cañón y D. Beltrán Hernández, La estrategia en la perdurabilidad empresarial. Un estudio de la segunda aerolínea más antigua del mundo: Avianca., Bogotá: Universidad del Rosario, 2016.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2021
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