The Impact of the Epidemic on E-commerce Industry
Notice bibliographique
Résumé
Under the condition that the COVID-19 spread all over the world, the economy is affected negatively.The government published some policies to pretend people from the virus.At the same time, global commerce is affected.In this condition, e-commerce met its opportunity and risk.This paper contains some statistics and analyses to explain the development of e-commerce.During the related research, it is said that due to the spread of the virus, people tend to decrease their social activities and change their approach to shopping.When the demand for online shopping increases, people still worry about logistics delays, supply shortages, and food safety.The analysis of the environment includes policy, economy, society, and technology.Confronting with the virus, many countries published policies to face this epidemic and many companies tend to develop online shopping.Besides, people were more likely to purchase online with the development and spread of the mobile phone as well as the mobile payment.It is discovered that some factors, like advanced technology, free delivery, lower price, and reviews from other customers, can be used to explain people's activities.Eventually, some solutions are mentioned to solve problems.To solve the lack of commodities, the store owners tend to sell them in advance through live telecasts.Moreover, to reduce people's anxiety about the safety of frozen food, a mobile tracking system is supposed to be built up and companies' epidemic prevention situation can also be shown.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».