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Enregistrement W1966240381 · doi:10.1108/17506201211272788

Exploring strategic risk in communities: evidence from a Canadian province

2012· article· en· W1966240381 sur OpenAlexaffabout
Thomas J. Cooper

Notice bibliographique

RevueJournal of Enterprising Communities People and Places in the Global Economy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic sectorStrategic planningBusinessRisk managementPopulationEconomic growthOriginalityBoomEnvironmental resource managementMarketingEconomicsFinanceSociologyQualitative researchEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine the management of strategic public sector risks in communities and municipalities. Design/methodology/approach This research collates information on public sector risk management through a series of key informant interviews and content analysis of municipal plans. Findings Financial, environmental, social and other strategic risks were found to be important by communities but not necessarily managed as part of the strategic planning process. Social implications The paper explores the question: what are the strategic risks that communities report on and how they are managed? What risks are identified in communities and how they are managed, if they have significant practical and social implications. Originality/value It is an interesting time to study public sector risk management. From a regional policy development perspective, public sector organizations will be facing substantial strategic risks in the coming years due to demographic changes (implications of the graying population), urbanization, economic downturns (or booms in certain regions of North America), as well as changes from advances in technology and communication.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0230,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,187
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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