Determinantes del desempeño empresarial en el Ecuador durante la pandemia de COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 crisis hit the national economy in a negative and unexpected way because, in an attempt to preserve the health of Ecuadorians, the Government took preventive actions to avoid contagion of this disease, such as: suspension of economic activities and the confinement of the first months (March and April 2020) of the crisis. This caused a decrease in the country's domestic demand, since in the second quarter of 2020 there was a decrease of 12% compared to the previous quarter, which undoubtedly affected the supply sector since it contracted by approximately 13% ( Central Bank of Ecuador, 2020b), including in the latter, businesses and / or enterprises of the different sectors of the country's economy and weakening the business apparatus of Ecuador. \nDespite the fact that in the first months of pandemics (March, April, May) there were high unemployment rates and little creation of new companies (ECB, 2020a; Superintendency of Companies, 2021), these figures have improved inferring that the business apparatus of the economy is in the process of reactivation. In this way, the objective of this research is to identify, based on the pre-existing literary review, the factors that influence the performance of companies in this context of crisis, to contribute to making the right decisions in the business sector of Ecuador.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».