On the Enterprise Dynamic Management in the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
With the worldwide spread of the novel coronavirus (COVID-19), the global economy has entered a cold winter, and the International Monetary Fund predicts that the global economy will shrink by about 3% in 2020. The outbreak of the epidemic has also caused heavy losses to the Chinese economy. In the first quarter of 2020, actual GDP fell sharply for the first time by 6.8% year-on-year for the first time. This is the first decline since record. Then, according to the data from the business survey in March, China's economy has improved compared with February, which shows that the economy has rebounded under the influence of policies. Judging from the current situation, although China has passed the peak period of the epidemic, affected by the high cases abroad, it can only be carried out slowly for the resumption of production. Enterprises, as microindividuals under the macro economy, need to pass through analyzing the dynamic management of the enterprise to deepen the reform of the commercial system and stimulate the vitality of the enterprise. This will also provide data support for the government formulating relevant policies, which is conducive to the synergy of various policies and enhance the momentum of economic recovery. On the other hand, we choose tourism as our specific research object. Thus, we need to set different scenarios according to the development situation of the epidemic, evaluate the impact of the novel coronavirus epidemic on China's tourism industry, and discuss tourism development and opportunities in the post-epidemic era from the aspects of tourism's response to the epidemic and the development trend of the tourism after the epidemic4.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».