On the relationship between air connectivity and economic development: A comparative analysis of inequality evolution for 2000–2019
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the past decades, aviation has experienced a tremendous growth of passenger and cargo demand. This growth may come with problems however, when considering the Sustainable Development Goals set by the United Nations in 2015, particularly those related to the sustainable and fair use of resources and reduction of inequalities among countries. This study discusses the air connectivity inequalities of countries from various perspectives, covering topology-based and schedule-based connectivity indicators. We focus on the connectivity changes of countries between the years 2000 and 2019, i.e., before the impact of the COVID-19 pandemic. Results indicate that our aviation system is dominated by a few highly-developed countries in Western Europe and Northern America. While this dominance is gradually weakened, mainly due to the emergence of aviation hubs in the Middle East and the role of China as a hub in Asia, there need to be more efforts towards a homogeneous aviation infrastructure. Moreover, the flight connectivity between countries appears to be correlated to the Human Development Index growth value, but not significantly correlated with the potential travel demand between countries. Finally, detailed analysis on network-induced inequalities of connectivity reveal that countries are most unequally distributed concerning betweenness centrality but most equally according to closeness centrality. We believe that our study contributes towards a better understanding of sustainable aviation planning and raises important policy issues concerning the achievement of Sustainable Development Goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».