Business analysis in the times of COVID-19: Empirical testing of the contemporary academic findings
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic of the coronavirus known as 'COVID-19' has spread rapidly across the globe, resulting in a worldwide economic recession. Although global efforts are in place to combat the virus, it continues to spread on a massive scale. This is not just a medical crisis; rather, it is a business crisis as well. Therefore, the aim of this paper is to develop a research scale that could be used to analyze the impact of COVID-19 on business. We adopted a scale variables approach that is generated from topics covered in the papers of leading academic business journals to form the basis of our analysis. We exposed the scale to qualitative and quantitative testing and concluded that it is reliable for research on the negative effects of COVID-19 on enterprises. The scale was used to investigate the impact of the COVID-19 on businesses in two countries, namely Serbia and Kuwait, to represent two different continents. The results of this research indicate that the influence of this coronavirus is equally devastating in both countries, Kuwait with its otherwise good economic conditions and Serbia with relatively poor ones. The findings of the research are beneficial for both academics in producing quality output papers, as well as their support to managers in various business industries in their fight against coronavirus to keep their businesses sustainable.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».