What we know and do not know about organizational resilience
Notice bibliographique
Résumé
We present a literature review about organizational resilience, with the goal of identifying how organizational resilience is conceptualized and assessed. The two research questions that drive the review are: (1) how is organizational resilience conceptualized? and (2) how is organizational resilience assessed? We answer the first question by analysing organizational resilience definitions and the attributes or characteristics that contribute to develop resilient organizations. We answer the second question by reviewing articles that focus on tools or methods to measure organizational resilience. Although there are three different ways to define organizational resilience, we found common ideas in the definitions. We also found that organizational resilience is considered a property, ability or capability that can be improved over time. However, we did not find consensus about the elements that contribute to improving the level of organizational resilience and how to assess it. Based on the results of the review, we propose a conceptualization of organizational resilience that integrates the three views found in the literature. We also propose a four-level Maturity Model for Organizational Resilience – MMOR. Using this model, the organization can be in one of the following levels based on its ability and capacity to handle disruptive events: fragile, robust, resilient or antifragile.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».