Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article integrates strategy mapping, risk management and management control into a risk‐based approach to strategy execution. It uses strategy mapping as a tool to visually depict the firm's strategy and then assess its risks. Based on this risk assessment, the firm's management control system is designed to manage those risks which are seen to have the greatest probability to negatively impact firm profitability. The proposed framework can be used on a stand‐alone basis or be used to complement Kaplan and Norton's work on strategy mapping. Design/methodology/approach This article draws from the confluence of the risk management, management control, and strategy mapping literatures to illustrate how firms can improve their handling of risk. Findings Strategy mapping is an effective tool to identify risks, while Simons' Levers of Control provides an effective alternative to manage the risks identified. Practical implications A firm's future profitability depends on its ability to identify and manage risk. Given that firms only profit when they successfully manage risk, the design and application of its management control system must flow from an assessment of the risks assumed in its strategy. The primary advantage of an integrated risk‐based management control system is that it allows managers, in real time, to steer the firm towards the good things that were outlined in its strategy and away from any bad things. Originality/value The article extends Kaplan and Norton's work by proposing strategy mapping as a tool to identify and then to help manage risks.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».