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Enregistrement W4362651012 · doi:10.21567/adhyayan.v12i1.6

Select Studies on the Impact of Pandemic and Product Pricing: A Case Study on Parle-G Brand

2022· article· en· W4362651012 sur OpenAlexaboutno aff
Mithun Nandy, Soma S Roy

Notice bibliographique

RevueAdhyayan A Journal of Management Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessProduct (mathematics)Quarter (Canadian coin)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)AuditPandemicAdvertisingMarketingCommerceGeographyMathematicsAccountingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The selling of Parle-G biscuit recorded the highest sales among all biscuit companies operating in the Indian FMCG market during the lockdown period of India. The 1st quarter (April-June) audited sales of Parle-G of the financial year 2020-2021 broke all the records of past 9 decades sales i.e. for the period of 1929 to 2020 since from the inception of the company:‘Parle Products’ followed by selling Parle-G biscuit brand having a maximum retail price of INR ₹5 and INR ₹2 in the biscuit category products. This proposed teaching case searches for answers like how come Parle-G had set the record by selling even extremely low-priced biscuit pack sizes like INR ₹5 and INR ₹2 in spite of the pandemic and lockdown time? An attempt has also been provided in this case study to underline how the poor people had been impacted by the Parle-G biscuit product during the unprecedented pandemic. This case also highlights the crucial factors which had enabled Parle-G for setting the sales record and enjoying a substantial market share in the biscuit segment in India during the aforesaid period.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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