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Enregistrement W2809378060 · doi:10.2495/dne-v13-n2-208-220

Ensuring resilience and agility of complex organizational-technical systems

2018· article· en· W2809378060 sur OpenAlexvenueno aff
L. D. Gitelman, T.B. Gavrilova, Mikhail Kozhevnikov, E.M. Starikov

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)Government (linguistics)Work (physics)BusinessEngineeringProcess managementMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern organizational and technical systems have been developing in an environment that is marked by capriciousness, uncertainty, risk, variability, and evolution (CURVE factors).As organizational-technical systems grow bigger, their internal complexity increases, too, both structurally and dynamically.The article substantiates the appropriateness of employing the principles of systems engineering for managing such systems.The authors analyzed various theoretical concepts of and practice-based approaches to the development of systems engineering in the context of ensuring the resilience and agility of complex organizational-technical systems.Using the case of power engineering and hi-tech industries, the authors show that for organizations that operate critical infrastructure facilities it is essential to make sure that the system stays functional in adverse conditions and is able to recover quickly after a failure.It is demonstrated that for addressing the above task it is critical to use instruments that nurture interdisciplinary competences in individual professionals and in teams that manage the development of complex systems and implement major innovation projects.As part of the study, the authors also look at the possibility of using the principles of resilient systems design and the fundamental principles for agile systems engineering when managing critical infrastructure facilities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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