Business ethics in the era of COVID 19: How to protect jobs and employment rights through innovation
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic situation generated by the novel coronavirus virus (COVID-19) created several moral and economic dilemmas. While trying to save many local and world economies, entrepreneurs, leaders, and policymakers faced the challenges of managing the resultant economic and financial disruptions and risks coupled with the moral obligation to observe business ethics. This research is based on a documental collection, revision, and analysis of relevant and emerging literature to catch the best practices and experiences adopted by various governments and businesses, especially in western countries, to protect the jobs and employment rights of workers. Among other things, this study urges social policymakers to adopt innovative mechanisms and programs to not only protect the rights of employees but also help maintain jobs during pandemic situations and economic crises The research suggests that adhering to business ethics will enhance the use of technology and boost the sense of innovation and creativity of both employees and their organizations. The importance of the collaboration between public Administrators, policymakers, entrepreneurs, and employees to maintain the fundamentals of business ethics and protect employees’ rights is adjudged to be critical to a speedy recovery from the losses and disruptions caused by the pandemic.
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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 | 0,032 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,053 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».