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Enregistrement W3146945734 · doi:10.35692/07183992.14.1.7

The Impact of the COVID-19 Global Pandemic on the Cuban Tourism Industry and Recommendations for Cuba’s Response

2021· article· en· W3146945734 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMultidisciplinary Business Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismGovernment (linguistics)BusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicOrder (exchange)Shut downBalance (ability)Closing (real estate)Economic impact analysisEconomic growthEconomicsPolitical scienceFinanceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 Cuba has been affected by the COVID-19 global pandemic as has most countries. The pandemic has all but shut down the tourism industry, with global flights being cancelled and governments taking drastic actions to stop the spread of the virus. The impact will especially hurt developing countries without strong economies and those heavily reliant on the tourism industry, such as Cuba. Government initiatives have included stay at home orders and temporarily closing businesses, restaurants, sports, and music venues as well as manufacturing facilities. With these shutdowns, there exists the probabilities that many businesses will not survive, but for those with sufficient cashflow, this presents opportunities for organizations and governments to re-tool, re-balance and alter their methods of operations. Cuba is different, in that they have a centralized planned economy and do have an opportunity to make significant changes to their industries which can improve the future of Cuba. The present paper looks to evaluate the impact of this on the country and the tourism industry and make economic recommendations in order for the Cuban government to move forward.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle