Design and development of an agent-based model for business operations faced with flood disruption
Notice bibliographique
Résumé
Small and medium enterprises (SMEs) constitute a major component of the United Kingdom's economy, accounting for 99.9% of all private sector businesses and approximately 47% of annual turnover in 2014 [1].However, these companies can suffer significant financial losses as a consequence of a disruption to business operations, such as a flood event, due to their limited resources and lack of organizational plans.Agent-based modelling is recognized as one approach to enable complex problems in business and social science to be studied.SMEs' preparedness and response to disruptive events can be complex and interactive processes.Hence, agent-based modelling is an appropriate approach to study these processes and identify any emerging phenomena.With the aim of providing guidance for SMEs regarding how to better prepare and respond to the challenges faced when flooding occurs in the future, an agent-based model (ABM) is currently being designed and developed to represent and simulate SMEs' existing and potential behaviours immediately prior to, during and in the short-term aftermath of a flood event.This paper describes preliminary work on the ABM's development undertaken including the design of the various agents represented, the rules governing agent behaviours, the attributes of agents and the environment in which they operate.The basis of the ABM design draws on a range of sources including semi-structured interviews with SMEs which have experience of significant flooding, guidelines from the Environment Agency and local councils, business continuity management systems' requirements (ISO223301) and academic literature.Further, the paper discusses performance metrics of SMEs which are adopted to assess the level of continuity of business operations in the model.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».