Impacts Of COVID-19 On Sustainable Business Performance : A Case of Zara in Saudi Arabia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The recent pandemic of the Covid-19 has impacted the performance of businesses and corporations badly. Companies had to undergo a devastating situation that they did never experience before the pandemic. Restricted environment, uncertainty and lockdowns have imposed serious threats to the supply chain and logistics of businesses and it became difficult for them to ship their products into the store where consumers could easily avail themselves. Fashion retailers that entered into the new year of 2020 with effective strategies and strong positions experienced a substantial shock due to the pandemic. This present thesis uses secondary data to support its findings. This data is collected directly from the website of Zara in the form of financial reports to see the sales and other valuable numeric and quantitative data. Additionally, articles that are analyzed for the results are taken from Google scholars and other databases. \n \nAnalysis of the data has found that in the first quarter of 2020, due to the pandemic of the Covid-19 Zara has suffered losses. Similar to the other businesses fashion retailers have also found first period of the pandemic difficult. Zara has suffered a loss of almost 229 million US dollars in the first quarter, however in the second quarter it has recovered itself. However, most of the sales of the company have been driven from online sales as the data analysis reveals. Analysis of the results has found that the recent pandemic of Covid-19 has badly impacted all the fashion brands across the globe including Zara. Company has witnessed a shortfall in the late 2019 however; it has been able to recover later in the second quarter of 2020.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 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 découle