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Enregistrement W4281631908 · doi:10.1522/revueot.v31n1.1448

La gestion de la crise de la pandémie de COVID-19 par les restaurateurs : les défis des politiques économiques et sociales

2022· article· fr· W4281631908 sur OpenAlexaffvenueabout
Nabil Messabia, Paul-Rodrigue Fomi, Chokri Kooli

Notice bibliographique

RevueRevue Organisations & territoires · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Art

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Notre recherche vise à comprendre comment les propriétaires des petites et moyennes entreprises(PME) du secteur de la restauration ont vécu la crise financière engendrée par la pandémie de COVID-19.Par le biais d’entrevues semi-dirigées avec les restaurateurs de la région de l’Outaouais au Québec (Canada) propriétaires de PME, nous avons obtenu les avis réels sur le vécu des propriétaires de PME à la suite de la crise financière engendrée par la pandémie. L’analyse des entrevues à l’aide du logiciel NVivo nous a permis de constater que les restaurateurs ont expérimenté plusieurs problèmes : stress, manque de main-d’oeuvre et de liquidités, pertes financières, cycle de fermetures soudaines et de réouvertures ainsi que difficultés à s’adapter au changement. Pour passer à travers cette crise, les entrepreneurs ont dû faire preuve de résilience, d’innovation et de gestion stratégique. Notre recherche montre également que le gouvernement, par le biais de programmes d’aide, a apporté un grand soutien aux entrepreneurs en temps de crise. Malgré la performance du programme fédéral canadien, le soutien gouvernemental québécois reste limité. Nos résultats suggèrent que les administrateurs publics et les évaluateurs de programmes améliorent les défaillances soulevées par notre recherche. This research aims to understand the experience of small and medium-sized business (SME) owners in the food service sector during the COVID-19 crises. Through semi-structured interviews with restaurant owners in the Outaouais region (Quebec, Canada), the authors were able to collect authentic opinions on the experiences of SME owners. The analysis of the interviews through the Nvivo software enabled us to observe that the restaurant owners went through several problems including: stress, shortage of employees, financial losses, liquidity problems, closures and re-opening, and difficulties to adapt to change. To get through this crisis, entrepreneurs had to demonstrate resilience, innovation and strategic management. The research suggests that public administrators and program evaluators should address the shortcomings raised in this research.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,236 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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