Examining the causal factors influencing organizational survival of retail food businesses during the COVID-19 outbreak
Notice bibliographique
Résumé
Retail food businesses are important contributors to the economic stability of nations, contributing to the economy in different ways, including providing jobs in the supply chain pipeline. Global events like the pandemic arising from the spread of COVID-19 threatened the aptitude of retail food outlets to operate due to the restrictions put in place to mitigate the spread of the virus. The objective of this research is to investigate the determinants that impact the longevity of organizations in the food retail industry and construct a survival model that accounts for these characteristics considering the COVID-19 pandemic, and examining the roles of variables such as organizational survival, external general environment, corporate governance policy, transformational change management, economic condition, and marketing innovation. The study utilized quantitative methodology, employing a survey questionnaire to gather data from a sample of 360 entrepreneurs. Subsequently, the data was analyzed using statistical analysis and the Structural Equation Model (SEM). The research findings reveal that the external general environment, transformational change management, economic conditions, corporate governance policies, and marketing innovation have statistically significant positive impacts on organizational survival. Consequently, food retail businesses must adapt within the COVID-19 context, under evolving external conditions, to strategize for enhanced competitive capabilities. This includes managing change and economic conditions for survival in a COVID-19 pandemic characterized by rapid economic shifts, human behavioral changes, and adaptive governance policies that align with situations. These findings can be applied to organizational structures, addressing weaknesses and further enhancing organizational strengths to create innovative marketing approaches that align appropriately with current circumstances for organizational survival. An important limitation of the study is that data were collected from only 360 food retailers in Thailand, representing a partial population of the food retail business in Thailand, hence limiting the generalizability of the results beyond the context of the study and other countries.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».