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Enregistrement W4398181244 · doi:10.1016/j.jatrs.2024.100013

Airline competition: A comprehensive review of recent research

2024· review· en· W4398181244 sur OpenAlexaff
Xiaoqian Sun, Changhong Zheng, Sebastian Wandelt, Anming Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air Transport Research Society · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCompetition (biology)AviationBusinessIndustrial organizationSustainabilityService (business)Quality (philosophy)MarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, airline competition has received tremendous interest inside the research community, given the competition’s potentially extensive impacts on passengers, economies, and the society as a whole. Our review dissects the more recent literature on airline competition, aiming to comprehensively analyze the diverse perspectives and features that have been reported and investigated to date. Categories covered by our review include passenger choice models, airline service quality, price competition, network competition, airline business models, route entry / exit decisions, hubs and resource limitations, regional airports and markets, as well as studies on concentration and cooperation. In addition, we cover recently emerged studies on the COVID-19 pandemic - devastating to the entire aviation industry - and how the pandemic might have impacted the competition landscape of airlines. Through a comparative analysis of existing methodological papers and case studies, our review offers a comprehensive overview of airline competition in a critical transition phase of aviation, facing severe challenges regarding climate change and sustainability-related development goals. Our review and findings not only contribute to academic discourse but hopefully also provide valuable insights for policymakers and industrial practitioners.

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 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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,444
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,029 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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