Havalimanı ve Yönetim Çalışmalarının Bibliyometrik Analizi
Bibliographic record
Abstract
Havalimanları, küresel ekonominin ve toplumsal bağlantıların en önemli unsurlarından biridir. Ekonomik, sosyal ve çevresel etkileri yanında geniş istihdam olanakları da yaratan havalimanlarının etkin bir yönetim yapısına sahip olması gereklilik haline gelmiştir. Bu bağlamda havalimanı ve yönetim kavramları arasındaki ilişki araştırmacıların da dikkatini çekmiş, her iki kavramın beraberce ele alındığı çalışmalar literatürde yer almıştır. Bu çalışmanın amacı, havalimanı ve yönetim kavramlarının beraberce ele alındığı çalışmaları çeşitli açılardan analiz ederek, niteliksel ve niceliksel bulgular elde etmektir. Çalışmada bibliyometrik analiz yöntemi kullanılmış olup, Web of Sciences kaynağından 2000-2024 dönemlerini kapsayan 200 çalışma ele alınmıştır. Bulgularda, havalimanı ve yönetim kavramlarının birlikte ele alındığı çalışmalarla en ilgili derginin Journal of Air Transport Management dergisi olduğu, aynı derginin hem en fazla atıf hem en yüksek h-indeksi değerine sahip olduğu görülmüştür. Çalışma konusuna en fazla ilgi duyan yazarların Glenn Baxter, Panarat Srisaeng, Graham Wild ve Konstantinos G.Zografos olduğu, en ilgili kurumun da RMIT University olduğu çalışmada tespit edilmiştir. Sorumlu yazarların en fazla yer aldığı ve yayınları en çok atıf alan ülke Amerika Birleşik Devletleri olurken çalışmalarda en fazla tekrar edilen anahtar kelime “impact” olarak tespit edilmiştir.
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 | 0.007 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.025 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.008 |
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".