Business Continuity and Disaster Risk Management in Business Education: Case of York University
Notice bibliographique
Résumé
Mientras que por un lado los niveles de disrupciones en los negocios y los eventos desastrosos son crecientes, por el otro, las campañas locales, nacionales e internacionales han incrementado la consciencia, atención y demanda de las empresas con respecto a la necesidad de la gestión de la continuidad de negocio. En la medida en que más empresas buscan integrar la gestión del riesgo de desastres y de la continuidad de negocio en sus operaciones y procesos de toma de decisiones, la necesidad de dicho conocimiento también ha aumentado. Sin embargo, a pesar de estas necesidades, muchas escuelas de negocios alrededor del mundo no las han identificado, no se han dado cuenta de ellas, ni las han abordado. Si bien hay diferentes modelos para integrar la gestión del riesgo de desastres y de la continuidad de negocio en la educación de negocios, York University ha establecido programas de pregrado y posgrado sobre la gestión de desastres y emergencias en una escuela de negocios para hacer frente a estas crecientes necesidades. A través de esta integración, un número considerable de estudiantes de negocios se matriculan en cursos de gestión del riesgo de desastres y de continuidad de negocio. El conocimiento y las capacidades que los estudiantes adquieren a través de estos cursos, los convierten en actores informados y conocedores para los equipos de gestión de la continuidad de negocio de sus diferentes lugares de trabajo.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».