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Enregistrement W4295102547 · doi:10.1080/15378020.2022.2121587

Managerial decision-making during the COVID-19 pandemic and its impact on the sustainability initiatives of Canadian foodservice businesses

2022· article· en· W4295102547 sur OpenAlexafffundabout
Emily Robinson, Bruce McAdams, Simon Somogyi, Kimberly Thomas-Francois

Notice bibliographique

RevueJournal of Foodservice Business Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésSustainabilityPandemicBusinessGovernment (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)MarketingEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 had a major impact on the Canadian foodservice sector. Like most countries, the pandemic in Canada resulted in various periods of lockdown. The pandemic placed great strain on many establishments and had a major impact on the pre-COVID-19 sustainability initiatives of the Canadian foodservice sector. The purpose of this study was to observe managerial decision-making in Canadian foodservice businesses during lockdown and reopening, focusing on the impact of those decisions on pre-COVID-19 sustainability initiatives. We linked the outcomes to the theory of decision-making by objection during times of crises. This study used semi-structured interviews over a two-month period in mid-2020 with three Canadian foodservice establishments. Our results showed that decision-making impacted the environmental sustainability initiatives in foodservice establishments by imposing a throwaway culture for food and personal protective equipment. The pandemic also impacted social and economic initiatives, created higher operation costs, a complexity of government intervention and the managing of mental health. This study showed that the COVID-19 pandemic provided an opportunity to develop theories of managerial decisions during crises and disasters that are natural, versus human-based crises, with pandemics situated between those two concepts. Future research could investigate the impact of decision-making on other initiatives within foodservice businesses.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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