Impact of performance measurement in economic regulation of airports
Notice bibliographique
Résumé
La gestion des aéroports a connu durant les trente dernières années de profondes évolutions. En effet, les enjeux de forte croissance du trafic aérien ont progressivement conduit à une logique d'amélioration qualitative. En outre, l’arrivée de nouveaux modes de gestion privés et de partenariats publics privés a renforcé le besoin de transparence.Dans ce contexte, les régulateurs sont devenus fortement responsables de l'organisation des aéroports. Ils doivent faire en sorte que les objectifs de service public soient pris en compte, en particulier dans leur nouvelle composante qualitative et doivent informer l'usager.La maîtrise des aéroports par les régulateurs est cependant rendue difficile : le déséquilibre d'information avec le gestionnaire, l'existence d'un oligopole ou encore la situation de monopole naturel sont autant d'éléments qui viennent affaiblir la position du régulateur. A la lumière de la théorie des contrats, l'analyse de modèles internationaux montre que les limites du mécanisme concurrentiel obligent à envisager une régulation plus poussée pour les aéroports que dans d'autres services publics.La mesure de performance par des indicateurs portant sur les résultats financiers et extra-financiers est un outil propre à améliorer cette maîtrise de la gestion par les régulateurs. En introduisant des mécanismes de circulation d'information, elle permet de mieux appréhender les évolutions de chaque service, mais aussi de les comparer entre eux. L'incitation par pseudo-concurrence peut ainsi s’appliquer efficacement, quel que soit le mode de gestion. Les indicateurs vont aussi servir à définir la qualité attendue dans la phase précontractuelle, puis à suivre et à piloter les résultats du service en phase d'exécution. Ils permettent enfin une communication vers les clients, rendant ainsi plus visibles des progrès du service qui restent souvent cachés.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».