Impacte econòmic directe de la pandèmia COVID-19 per a una aerolínia
Notice bibliographique
Résumé
La pandèmia de la COVID-19 ja acumula més de 170 milions de casos en tot al món a causa de la seva ràpida propagació, fruit d’això els governs van imposar severes restriccions de mobilitat provocant que l’any 2020 hi hagués una caiguda dels passatgers del transport aeri comercial del 60%, retrocedint a uns valors d’abans dels 2000. Conseqüència d’això les aerolínies van haver de deixar a terra la majoria dels seus avions provocant despeses d’estacionament i manteniment i és que un avió a diferència d’un cotxe no pot ser abandonat durant una llarga parada sinó que requereix costoses operacions de manteniment rutinàries per assegurar una bona preservació. L’objectiu principal d’aquest treball de final de grau és analitzar el cas concret de Vueling i veure quin ha estat l’impacte econòmic directe de la pandèmia en el seu cas. És a dir, quantificar les despeses originades per culpa de la parada d’operacions. A causa del fet que la COVID-19 segueix present actualment es farà el càlcul de la despesa generada fins al 13 de juny i una estimació de futur. Altrament es veurà l’evolució del trànsit aeri comercial d’aquest darrer any i la relació que guarda la pandèmia amb les xifres de passatgers així com la incertesa que viu el sector, d’igual manera es veurà la rellevància dels aeroports secundaris com el de Teruel o Ciudad Real, aeroports que aquest any 2020 ha estat quan han estat més actius servint d’estacionament a un elevat nombre d’avions d’arreu d’Europa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».