Black Swan Theory of Events and the Impact to Hospitality Operators: Literature Review and Proposed Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Black Swan theory of events is an incident that deviates beyond what is normally expected of a situation and is extremely difficult to predict (Talib, 2007). Black Swan events impact the hospitality industry in many ways. Weather, widespread illness, civil unrest, terrorism, and loss of utilities are out of the immediate control of the industry’s participants but impact their results. Occurrences at the property/corporate level can also impact performance in ways such as: food contaminants impacting restaurants, cruise ships losing power, running a ground, or sinking, experiencing a widespread Nora virus, hotels face fires, strikes, data breaches, boycotts, as well as events such as amusement parks having ride fatalities and animal welfare protests, etc. All of these events are quickly spread by multiple news sources, and consumers are able to search quickly using Google or other search engines to get more details.Previous studies have looked at the aftereffects of exogenous—or self-inflicted— events, and how management teams reacted or did not react and the impact to operating results (Kosova & Enz, 2012). However, there is a paucity of academic analysis of Black Swan events to determine whether there is a way to reduce the impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».