Notice bibliographique
Résumé
The article highlights the features of innovative technologies of restaurant management. An analysis of the number of restaurants in Ukraine for 2015-2019. The structure of restaurant establishments of Ukraine is given: the share of cafes during the analyzed period decreased by 0.39%, and in 2019 amounted to 37.61%; about a quarter of all establishments are "restaurants", their share increased in five years by 2.26%, and in 2019 amounted to 27.65%; the share of canteens and food delivery establishments decreased by 2.72% over the same period and amounted to 15.12% in 2019; there is an increase in the share of establishments such as "bar" in the overall structure of restaurants, their share increased by 0.85% and is 19.62%. Emphasis is placed on the fact that, wanting to survive in the competition, all types of restaurants are not only looking for new market segments, but also widely use modern innovative technologies and trends in management. The basic principles of innovative management of restaurant economy are allocated: preventive measures; resource optimization; the principle of integration; digital traceability (transparency); responsibility. Promising innovative technologies used in the management of the restaurant business - smart energy; waste management; smart music systems; branded restaurant application; radio frequency identification; QR codes; division of the check in the form of a mobile application; use of robots to automate the main work processes directly when interacting with guests in the restaurant; interactive bar; online ordering. Positive changes in the activities of restaurants from the introduction of innovative management technologies have been formed.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».