Conceptual framework for corporate governance in crisis period on example of hospitality industry in Latvia
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic caused by COVID-19 has caused a crisis in all spheres of life, there are many restrictions, including on crossing national borders and moving within one country. To limit the spread of the pandemic, many international measures have been adopted that have had a far-reaching, even catastrophic impact on tourism and the hospitality business. Many hotels around the world are in danger of bankruptcy. The topic of this study: impact of COVID-19 to the hospitality industry in Latvia and related crisis management measures. The question of the study: how does spread of COVID-19 pandemic impact hospitality industry in Latvia and how to evaluate crisis management measures implemented in that area of business with an aim to minimize mentioned impact? The authors have analyzed the conceptual foundations of anti-crisis management in general, taking into account the current situation in the hospitality industry of Latvia in the context of the crisis caused by COVID-19 in particular. All market economy actors operating at the macro and micro levels, depending on the phase of the economic cycle, use different systems and strategies to ensure their sustainability. So A. Belyaev in the context of the crisis considers management as a process of financial recovery of the company, i.e. the author considers this process only at the level of an economic unit (micro level). This definition is flawed, since the author narrows the concept of crisis in it, without indicating the reason for its formation, describing in detail the process of recovery of the company. The purpose of the described by authors algorithm is to step-by-step optimize the actions to overcome the crisis at the macro level, which then reduces the probability of its occurrence and the severity of the processes taking place in it.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».