Notice bibliographique
Résumé
Most airports have an elevated vulnerability to aviation market fluctuations, which was emphasised during the coronavirus disease-2019 pandemic, when most airports experienced traffic downturns in excess of 90 per cent. This led them to batten the hatches by cutting operational costs to the bone, shelving major capital programmes and shuttering swathes of terminal infrastructure. Worldwide, terminals became ghost towns, and there were rumours of airport bankruptcy. The crisis made it patently clear that airports typically had very little alternative income with which to keep the wolf from the door during such events, leading the authors to ask the question whether the airport business is not too specialised and whether it might not benefit from diversification. In considering this question, it became apparent that the airport business as we know it today might also be in danger of major disruption within the next decade. This paper argues that it might be time for airports to reassess their business model by asking the question: What business are we really in? The proposed answer might be surprising for many airport authorities who have focused on aviation as their core business for the past century. The paper offers a range of provocative thoughts and ideas aimed at encouraging airport authorities to reassess their strategic plans and innovate towards a more resilient and sustainable business model that is integrated with their surrounding communities and regions, while staying ahead of the evolution of the mobility market.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».