Commerce dans le secteur aéronautique et crash d'avions : une approche gravitaire
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire s’intéresse aux effets que pourraient avoir des accidents ou crashs d’avions sur le commerce international des avions de ligne. La motivation à la base de ce travail empirique est que de tels désastres peuvent ternir la réputation des constructeurs d’avions et réduire leurs ventes. Notre approche permet de voir tout d’abord qu’en moyenne 90 % des exportations d’avions au niveau mondial proviennent de seulement six pays (Allemagne, Brésil, Canada, Espagne, États-Unis, France), que nous avons appariés aux constructeurs suivants : Airbus, ATR, Boeing, Bombardier, Embraer et McDonnell Douglas. Pour évaluer l’effet des accidents sur les flux de commerce entre pays, nous nous servons d’un modèle de gravité dans lequel nous tenons compte de déterminants fondamentaux du commerce international tels que le PIB, la distance, les liens coloniaux, la langue, etc. Nos résultats montrent, compte tenu de la période que nous considérons (1996-2014), qu’il n’y a pas d’effet significatif des accidents sur les flux de commerce d’avions. Un tel résultat peut s’expliquer par le fait que beaucoup de causes sont possibles lors des accidents et que ceux-ci ne sont pas toujours imputables aux constructeurs. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Accident aérien, crash, commerce bilatéral.
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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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".