Leveraging Knowledge Management Tools to Support Security Risk Management in the Department of Homeland Security
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : This thesis examines Knowledge Management (KM) initiatives at the Canadian Institutes of Health Research (CIHR), the United Kingdom (UK), and the National Aeronautics and Space Administration (NASA). The first goal was to identify existing KM approaches that would foster higher levels of knowledge sharing and collaboration among security risk management practitioners within Department of Homeland Security (DHS) agencies to enhance risk informed decision-making activities. Through the analysis of the three case studies, it was discovered that organizational culture, more than any particular KM process or enabling technology is responsible for moderating the level of knowledge sharing. The KM strategies, policies and implementation mechanisms explored in the three case studies are good models for DHS to consider in order to reduce agencies' uncertainty, aiding decision making and bolstering effectiveness. The Risk Knowledge Management System (RKMS) called for in the DHS Integrated Risk Management Directive will require similar implementation and support structures for DHS to overcome the cultural, process, security, and funding obstacles experienced by the United Kingdom, Canada, and NASA. By using these case studies as models and reflecting on their experiences, DHS will be better positioned to effectively implement and adopt proven KM policies on an agency-wide basis.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».