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The tourism industry is a major branch of the service sector contributing to national wealth creation. It is one of the main drivers of employment and foreign exchange drainage in the economies. However, some tragic events affect and slow down its development. Moreover, the epidemiological context of the coronavirus has deeply affected the sector, implying a total halt of all tourism activities at the national and international levels. This paper will analyze a set of resilience determinants, assisting the tourism industry during the covid-19 pandemic specifically the classified hotel units to overcome this health crisis. In an attempt to predict the resilience of hotel businesses, this study will mobilize generalized linear models, specifically the "logit" model using the binary logistic regression method. As a result, the characteristics related to the hotel environment, the strategies implemented, the personal traits of the manager, and the characteristics specific to hotel organizations contribute significantly to overcoming the negative consequences of this epidemic. Keywords: Resilience determinants, tourism sector, the coronavirus epidemic, binary logistic regression, Generalized Linear Models. Résumé L'industrie du tourisme est une branche majeure du secteur des services qui contribue à la création de la richesse nationale. Elle est l'un des principaux moteurs de l'emploi et du drainage des devises étrangères dans les économies. Cependant, certains événements tragiques affectent et ralentissent son développement. De plus, le contexte épidémiologique du coronavirus a profondément affecté le secteur, impliquant un arrêt total de toutes les activités touristiques au niveau national et international. Cet article analysera un ensemble de déterminants de la résilience, aidant l'industrie du tourisme pendant la pandémie de covid-19, en particulier les unités hôtelières classées, à surmonter cette crise sanitaire. Pour tenter de prédire la résilience des entreprises hôtelières, cette étude mobilisera des modèles linéaires généralisés, plus précisément le modèle " Logit " utilisant la méthode de régression logistique binaire. Il en résulte que les caractéristiques liées à l'environnement hôtelier, les stratégies mises en œuvre, les traits personnels du manager et les caractéristiques propres aux organisations hôtelières contribuent significativement à surmonter les conséquences négatives de cette épidémie. Mots clés: Déterminants de la résilience, secteur du tourisme, épidémie de coronavirus, régression logistique binaire, modèles linéaires généralisés |
