Bibliographic record
Abstract
Après plus de 50 ans de développement, le financement aéronautique a fait des pas importants dans l’expansion du transport aérien, chez nous et sur la scène internationale. Le financement d’un avion est un processus compliqué qui concerne non seulement les utilisateurs d’avions, mais aussi les fabricants, les banques ou autres investisseurs privés, les fiduciaires, les locateurs, les prêteurs institutionnels, en ce qui a trait a plusieurs aspects d’une variété de sujets. Le présent document se concentre sur les aspects juridiques du financement d'aéronefs, en particulier sur le courant système juridique de financement aéronautique de la Chine. Le premier chapitre examine l'histoire du financement aéronautique aux États-Unis, au Japon et en Chine. Le deuxième chapitre traite de différents types de financement, et analyse le crédit-bail, le type de financement aéronautique le plus souvent utilise. Chapitre trois décrit les principales conventions internationales qui ont servi à construire le cadre juridique international de financement aéronautique. Chapitre quatre se tourne vers le courant cadre juridique de financement aéronautique de la Chine. Chapitre cinq étudie les nouveaux défis auxquels l'industrie de location a fait face en Chine au cours des dernières années. Quelques courts paragraphes démontrent un écart important entre l’industrie du financement aéronautique en Chine et celle d’autres pays, et démontrent aussi les efforts que la Chine fait pour explorer un nouveau mode de financement aéronautique pour harmoniser les aspirations des chinois avec les pratiques internationales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".