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Enregistrement W4412769410 · doi:10.1080/17538947.2025.2534500

Worldwide aviation connections with Antarctica: examining global linkages and their roles in scientific expeditions

2025· article· en· W4412769410 sur OpenAlexaboutno aff
Songtao Ai, Zihan Xiao, Shoukat Ali Shah, Xinde Chu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Digital Earth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaCentral University Basic Research Fund of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAviationGeographyRegional scienceEconomic geographyCartographyEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antarctica is a region of immense scientific and geopolitical importance. The study analyzes Antarctic aviation connectivity, combining data on 86 aircraft operating in the region and the global aviation network comprising 80 runways on the Antarctica continent and 4,194 airports across 216 countries, and maps flight trajectories, examines intercontinental and inland routes, and evaluates aviation's role in Antarctic science and logistics, offering insights into optimizing polar aviation systems and managing emerging challenges. The study also examines the aviation network for aircraft operating in Antarctica, analyzes the aviation connections between Antarctica and other continents, and determines the number of visits and activities of Antarctic aircraft at airports worldwide between January 2020 and January 2024. By examining the flight activity during the study period, it identifies four main access routes via South America, South Africa, Australia, and New Zealand. Cities such as Calgary, Christchurch, and Punta Arenas exhibit strong ties with Antarctica, with North America having the densest connectivity. It also explores Antarctica’s global connectivity and the impact of COVID-19 on the continent, highlighting the role of aviation connections in the spread and transmission of the virus. The results underscore the need for sustainable and collaborative approaches in future polar research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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