Proactive Environmental Strategies and Their Impact on Hotel Competitiveness During Crisis: The Case of the Czech Hotel Industry
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on hotel competitiveness in the Czech Republic. It provides evidence that proactive environmental strategies implemented in hotel operations are a competitive advantage for hotels, especially during a crisis. This research determined the impact of proactive environmental strategies on hotel competitiveness in the period before and during the COVID-19 pandemic. Competitiveness was assessed based on the occupancy rate and hotel experience. Data were obtained through quantitative research, which involved 110 accommodation facilities from the Czech Republic, of which 51 were common hotels and 59 were green hotels. The research yields two groups of results. The first group is the results of testing the dependence between the type of hotel and changes in hotel competitiveness. These results did not confirm the relationship between hotel type according to implementation of proactive environmental strategies and competitiveness based neither on evaluation of hotel experience nor on the occupancy rate. According to these findings, it does not matter whether the hotel is green during a crisis. The second group of results includes concrete values of changes in occupancy in the second and third quarters of 2019 and 2020, as well as specific changes in the clientele. The decrease in occupancy in the second quarter of 2020 compared with 2019 was not as significant as expected. In the third quarter of 2020, the year-on-year change was minimal, and some accommodation facilities experienced an increase in occupancy because Czech visitors embraced domestic tourism. In this case, the absolute indicators show that green hotels had an advantage.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».