The air transport research society world conference: A data science-based literature review on the years 2014–2024
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.
Notice bibliographique
Résumé
The Air Transport Research Society (ATRS) World Conference is one of the major venues for air transport research. The conference covers a wide range of research talks, practice/industrial sessions, and research workshop activities. In this paper, we perform a data-driven analysis of the research abstracts that have been accepted and presented at the conference since 2014. We have grouped the abstracts from the ten annual conferences using t-distributed stochastic neighbor embedding to map high-dimensional keyword vectors into a two-dimensional plane for clustering, analysis, and visualization. The major focus of our study concerns three directions. First, we provide a formal description of the actual research presented at the ATRS World Conference series by using methods from natural language processing and machine learning, leading to a data-driven classification consisting of 35 major subject categories. Second, we analyze the origin of main authors/presenters and their background, including their institutions and countries of origin. Third, we perform a network-driven analysis of co-authorships across abstracts to identify the role and importance of key researchers in the community. Finally, we provide an analysis of popular research topics indicated by authors when submitting their abstracts, and a set of major recommendations for future work, based on the insights obtained from our study.
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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 | 0,024 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle