Successful Businesses during a Pandemic. How to Thrive
Notice bibliographique
Résumé
The world suffered a huge loss since the first quarter of 2020 when the COVID-19 crisis started. Most of the businesses’ activity collapsed and the economy fell dramatically down. Other businesses have been struggling over the past months due to the coronavirus pandemic – temporarily closing in the face of lockdowns, or keeping their doors open while drastically scaling back operations. However, even in this unpleasant environment, in which reined the uncertainty and many entrepreneurs had to shut down their companies, multiple businesses managed not only to survive but to flourish during the last couple of years, despite the circumstances. This paper’s objective is to analyze this tendency of some of the world’s biggest multinational corporations headquartered in different continents, namely North America, Europe and Asia. There are several sectors well represented in the process, such as e-commerce, courier, stock exchange, gambling and subscription streaming services (e.g. Amazon, AliExpress, DHL, Netflix). Such multinational corporations succeeded to be adaptable and resilient in order to stay afloat in these ever-changing times and, in this way, to increase their revenues during the pandemic, but also to expand their reach or even grow their market, getting to new customers right in the middle of the chaos generated by the COVID-19 pandemic. The study is based on the financial results of the successful businesses – top companies in their field.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».