CORPORATE ASSETS OF RESTAURANT INDUSTRY AND CATERING ENTERPRISES DURING THE PANDEMIC
Notice bibliographique
Résumé
The article considers the specifics of the restaurant industry and food delivery service in Ukraine in the Covid-19 pandemic and opportunities, in accordance with existing corporate assets, the implementation of a new vector of transformation of domestic entrepreneurship - digitalization, which has long-term consequences and one is a trend of the further restaurant business. The aim of the study was to conduct an analytical review of the state and prospects of the restaurant industry and food delivery service in the country and develop recommendations for the use of internal corporate resources and assets of the restaurant sector in the Covid-19 pandemic. It is established that after the deep crisis of the second quarter of 2020, there is a gradual increase in the volume of services provided to the population by catering establishments, especially in the second and third quarters of 2021; accordingly, the dynamics of growth of the total number of institutions in 2021 was 6%. It is proposed at the initial stage of recovery of the restaurant industry, which is quite attractive to investors in the modern economic space of Ukraine and a profitable business for entrepreneurs, to emphasize the importance of increasing intra-corporate resources of food establishments. The results of our study prove the fact that in the period of reformatting the business strategies of restaurants and increasing the adaptability of food establishments during the pandemic, as well as in the future, human resources and intellectual assets will form the dominant entrepreneurial success and accelerate the capitalization of intangible assets enterprises of the restaurant industry, which is embodied in modern strategic management, expanding the creative space of restaurants and a deep knowledge of the values and preferences of customers and guests of institutions.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».