The records‐risk nexus: exploring the relationship between records and risk
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to explore the nexus between records and risks. It briefly traces different conceptualizations and the historical evolution of risk and risk management and analyzes discourse on risk and the use of risk management in the field of records management and allied disciplines such as archives and information science. Design/methodology/approach The methodological approach involves searching for and extracting for analysis references to “risk” in articles from well‐known journals and subjecting the 248 references to a visual analysis. Findings The visual analysis reveals 15 distinct, and in some cases conceptually related topics or categories of articles on risk. These are analysed further to create a typology of seven distinct topics of discourse defining the records‐risk nexus in the sampled literature. Originality/value This paper contributes an analysis of the literature on records and risk that defines the nexus between the two subjects, presents a typology of discourse on the records‐risk nexus, and demonstrates the use of an innovative methodology (visual analysis) for analysis of large sets of bibliographic data.
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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 | 0,017 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,018 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».