How Solid Is the Dutch (and the British) National Risk Assessment? Overview and Decision‐Theoretic Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Internationally, national risk assessment (NRA) is rapidly gaining government sympathy as a science-based approach toward prioritizing the management of national hazards and threats, with the Netherlands and the United Kingdom in leading positions since 2007. NRAs are proliferating in Europe; they are also conducted in Australia, Canada, New Zealand, and the United States, while regional RAs now exist for over 100 Dutch or British provinces or counties. Focused on the Dutch NRA (DNRA) and supported by specific examples, summaries and evaluations are given of its (1) scenario development, (2) impact assessment, (3) likelihood estimation, (4) risk diagram, and (5) capability analysis. Despite the DNRA's thorough elaboration, apparent weaknesses are lack of stakeholder involvement, possibility of false-positive risk scenarios, rigid multicriteria impact evaluation, hybrid methods for likelihood estimation, half-hearted use of a "probability × effect" definition of risk, forced comparison of divergent risk scenarios, and unclear decision rules for risk acceptance and safety enhancement. Such weaknesses are not unique for the DNRA. In line with a somewhat reserved encouragement by the OECD (Studies in Risk Management. Innovation in Country Risk Management. Paris: OECD, 2009), the scientific solidity of NRA results so far is questioned, and several improvements are suggested. One critical point is that expert-driven NRAs may preempt political judgments and decisions by national security authorities. External review and validation of major NRA components is recommended for strengthening overall results as a reliable basis for national and/or regional safety policies. Meanwhile, a broader, more transactional concept of risk may lead to better national and regional risk assessments.
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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 | 0,034 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».