Impact of the pandemic on the world's best brands
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic has negatively impacted thousands of businesses, but many global brand companies have adapted to the situation and have made great strides by changing their strategies. Global brand companies were able to increase their market capitalization from 12% to 565% during the pandemic and isolation. The article analyzes the market capitalization of companies included in the "100 best in the world" rating, the size of large companies in the region and its changes, changes in the market capital of countries such as Japan, UK, Germany, Canada, USA, France, China. In the course of the analysis, the author reviewed the reports of the “500 best companies in the world”, “100 best companies in the world”, materials of the World Economic Forum “World Competitiveness Index”. When analyzing the market capitalization of the best companies in the world, general logical methods were used to collect information and effectively search, group, process and summarize the necessary material, compare materials of international organizations and ratings, as well as the work of research scientists. According to the comparative method, the analysis was carried out on the example of the best US companies: Apple Inc., Microsoft Corp, Amazon. som Inc., Chinese giants: Tencent, Alibaba GRP-ADR, Kweichow Mouta, the best in Japan: Toyota Motor, Sony Group Corp, German companies like Volkswagen AG and famous French companies like L'oreal and others
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».