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Enregistrement W4377046935 · doi:10.1016/j.jairtraman.2023.102426

Is the aircraft leasing industry on the way to a perfect storm? Finding answers through a literature review and a discussion of challenges

2023· review· en· W4377046935 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Air Transport Management · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRisk Management in Financial Firms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésStormAircraft industryAeronauticsQuestions and answersEngineeringEconomicsOperations researchMarketingBusinessComputer scienceMeteorologyGeographyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the emergence of the first private aircraft leasing companies in the 1970’s, the airline industry has undergone tremendous changes. Supported by several decades of growing demands and rising world economies, the share of leased aircraft across airlines worldwide has grown steadily, exceeding 50% for the first time during the peak of the COVID-19 pandemic. Given that earlier research has quantified the optimal lease rate for an airline between 40% and 60%, the industry might be facing challenges soon — potentially counteracting the recent recovery from COVID-19. This study reviews the existing research on aircraft leasing; a subject which has been rather scattered in the literature for the past few decades. We summarize more than 70 scientific papers published on aircraft leasing and closely related subjects. Based on the dissection and categorization of existing studies, we derive a set of important challenges for the aircraft leasing industry, which should be addressed by the community.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,237 · 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