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Enregistrement W2605437555 · doi:10.7712/120113.4596.c1657

THE RATIONAL IMPERATIVE OF PROFESSIONAL RISK MANAGEMENT

2014· article· en· W2605437555 sur OpenAlexaff
Jatin Nathwani, Niels C. Lind

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk managementComputer scienceRisk analysis (engineering)Business

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conundrum of modern post-industrial societies is extraordinary level of overall social well-being punctuated by concerns over multiple risks to which our management responses are ill-adapted.Risks are mostly foreseen but uncertain and often dreadful, but some risks are unforeseen in their likelihood and can have disastrous consequences.The public's trust in the capabilities of professionals to manage the risks is often a matter of contention but, in our view, the primary obligation of risk regulators and professional risk managers is to make paramount the duty to serve the public interest.Risks must therefore be assessed scientifically and quantified: "Numbers, not adjectives" must guide decisions.Relative valuation of what is at risk and what can be sacrificed to reduce the risk is fundamental.Societal preferences about longevity vs. prosperity is expressed by a social indicator, the Life Quality Index LQI.The LQI reflects fundamental human life values and allows explicit balancing of risk with life benefits.It is derived from the economics of human welfare to give a clear guide to risk evaluation.We summarize the derivation of the LQI and derive a paradigm for consistent management of risks in all areas of public exposure to risk.The literature gives many examples that have been implemented in structural engineering and disaster management.It is concluded that the LQI together with the marginal life saving principle provides a reliable and rational approach to quantify, judge and manage public risks with transparency.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,078
Communication savante0,0160,012
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0140,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,447 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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