Digital Technologies to Minimize the Impact of the Covid-19 Pandemic in Restaurant Sector
Notice bibliographique
Résumé
At the end of the first quarter of 2020, there were signs that the year would be with many difficult challenges. The emergence of a new pandemic, a coronavirus (SARS-CoV-2), known as COVID-19, shivered the planet, in many ways, from personal to professional, economic and financial, affecting everything and everyone, causing a general quarantine around the world. The restaurant sector was no exception and following this unexpected situation, this study aims to understand how information and communication technology (ICT) is being used in the sector and how it can help to response to its current needs, without neglecting public health and avoiding insolvencies or dismissals, looking for digital solutions that can guarantee the efficiency of the sector, always respecting the costumer's experience. Therefore, a study is proposed to analyze how ICT can contribute to the recovery of the restaurant sector and how it can be incorporated, having as the main question ”How can technology be used to minimize the impact of the Covid-19 pandemic on the restaurant sector?”. A qualitative methodology was applied to the present study, having as sample several restaurants, in the north of Portugal of different types, to better understand how the introduction of technologies has been done, the impact of COVID-19 in ICT adoption and the actual needs on digitalization and technology, both in service and delivery and in internal and external communication. As preliminary results, we can identify some reluctance to introduce technologies and digitalization in the sector, with much to be explored in the sense of digitalization. We also verified that the biggest investments in this direction are on billing and on Enterprise Resource Planning systems. Furthermore, this study also presents some proposals for digital solutions that can assist this sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».