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Enregistrement W4413957899 · doi:10.3390/infrastructures10090232

Probability-Based Macrosimulation Method for Evaluating Airport Curbside Level of Service

2025· article· en· W4413957899 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInfrastructures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensYork UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésService (business)Transport engineeringComputer scienceStatisticsBusinessEngineeringMathematicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The air transportation industry is challenged to address airport curbside delay problems that affect landside service quality and can potentially impact check-in operations. Methodological advances guided by industry requirements are needed to support curbside improvement studies. Existing methods require verification of assumptions prior to application or need expensive surveys to acquire data for use in microsimulations. A probability-based macrosimulation method is advanced for the evaluation of the level of service and capacity of the curbside processor. A key component of the method is the simulation of the stochastic balance of demand and available curb space for unloading/loading tasks using the Monte Carlo simulation model. The method meets the planning and operation requirements with the ability to analyze conditions commonly experienced at the curb area. Example applications illustrate the flexibility of the method in evaluating existing as well as planned facilities of diverse designs and sizes. The developed method can contribute to curbside processor delay reduction and due to the macroscopic nature of the method, the data requirements can be met by an airport authority without costly surveys.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,431

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 savante0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,270 · 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