Resilience during the COVID-19 pandemic: a comparative case study on how challenges were addressed and how new working models were implemented
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic broke out in the first quarter of 2020, immediately raising challenges for the ways companies work. By March 2020, most companies around the world had followed governmental lockdown rules, which, for many, meant shifting to remote working overnight. This comparative case study analyzes how the companies implemented new working models and addressed the correlated challenges. The key objective is to identify the factors that made the companies resilient in terms of preparedness and adaptation. To achieve this, the cases of four companies were examined to understand how they responded to the pandemic and the changes they made, the new working models they adopted, how they coped with the challenges, which of their existing characteristics enabled them to cope effectively, and finally, if they made any permanent changes to their work models. Resilience is defined as the “preparedness to react flexibly to a crisis, awareness of risks and opportunities, and the ability to respond effectively and rapidly to changing circumstances” within the study. It revealed that open-minded and innovative company culture, employeeoriented behavior, and constant reassessments of remote work strategies and policies were key factors for the successful implementation of remote work and can be defined as factors of resilience. As governmental regulations and therefore the circumstances in which the companies operate changed constantly throughout the pandemic, Facebook, Microsoft, Shopify and Spotify had to be extremely flexible in adjusting their strategies and policies. All of the above recognized the opportunities that emerged from the situation to develop new working models, acknowledged employees’ needs as a priority in order to respond effectively and address possible challenges. Their innovative and open-minded company culture enabled flexible and rapid implementations of newly developed strategies and policies regarding remote working, but also hybrid work models.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».