HUMAN RESOURCES NEW CHALLENGES FOR CANADIAN EMPLOYERS - ANALYSIS OF THE HOSPITALITY AND TOURISM INDUSTRIES STRUGGLING THROUGH 2022
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of the coronavirus disease (COVID-19) in December 2019 was a wake-up call for the human resources community. In some ways, COVID-19 was a real game changer, but in other ways, it was simply another flashpoint in an ongoing HR transformation. Many have lost their jobs, and employers and their human resources departments have had to adjust to the situation. Some industries succeeded in going through the pandemic while others did not. It is no wonder why many employees have reoriented their careers to other industries, especially those who used to work in tourism and hospitality. Today, these industries are facing more challenges than ever before, and the lack of employees is making the HR job more difficult and, in many cases, impossible to find employees. This paper is about the HR challenges before and after the pandemic. It is aimed at exploring how human resources management has evolved and changed in the context of the COVID-19 pandemic. From a historical perspective, we will first provide an overview of the history of human resources management in relation to the pandemic and then discuss the contemporary issues that have emerged following the outbreak. Then we will analyze the HR situation in Canada and how the pandemic has affected it and its backdown on hospitality and tourism. Article visualizations:
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».