L'expérience des passagers dans les aéroports canadiens : une analyse interprétative de la perception des passagers
Bibliographic record
Abstract
L’aéroport est un des endroits les plus complexe et dynamique de notre société moderne. Étant une institution à vocation strictement fonctionnelle, soit d’offrir une passerelle entre des modes de transport terrestre et aérien dans le passé, l’aéroport a connu un changement de paradigme au cours des années 1990. Des lors, l’aéroport a été considéré comme étant une entreprise orientée sur le marché avec une vocation lucrative. C’est ce changement qui a amené les gestionnaires à s’intéresser à l’expérience des passagers dans les terminaux. La littérature sur le sujet reste assez jeune et par conséquent, beaucoup demeure à faire afin de bien comprendre le phénomène. Essentiellement étudié en Asie et en Océanie, le phénomène dans le contexte nord-américain a été peu étudié. Ce mémoire a donc, comme principal objectif, de mieux comprendre l’expérience des passagers au Canada. Une analyse thématique et netnographique sur la perspective des passagers a été conduite auprès d’une communauté virtuelle dans la perspective de mieux appréhender leur expérience dans les principaux aéroports canadiens. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Aéroport, Transport aérien, Expérience, Passagers, Communauté virtuelle.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".