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Enregistrement W2965109336 · doi:10.1111/risa.13383

The Coming of Age of Risk Governance

2019· article· en· W2965109336 sur OpenAlexaff
Andreas Klinke, Ortwin Renn

Notice bibliographique

RevueRisk Analysis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk governanceRisk managementDeliberationCorporate governanceConceptualizationRationalityIT risk managementRisk assessmentRisk analysis (engineering)IT riskEnterprise risk managementPolitical riskManagement scienceSociologyPolitical scienceBusinessPoliticsEconomicsComputer scienceLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proposed as an advanced conceptualization of how to handle risk, risk governance begins with the critique and expansion of the traditional idea and standard practices of risk analysis. In developments over the last two decades, proponents of a more integrative approach on governing risks have moved further away from distinct conceptions of risk assessment, risk management, and risk communication and toward the processes and institutions that guide, restrain, and integrate collective activities of handling risk. In early formulations of what risk governance entails, the superiority of the interplay between risk evaluation and risk management over linear and simple deductions from risk assessment to risk management was established precisely by developing a distinctive rationality of how to proceed. Later, the International Risk Governance Council recaptured this distinctive rationality that institutionalized processes should embody the interplay of the assessment of risks and related concerns, their sociopolitical appraisal, and the logical inference for risk management. Recently, this approach has been refined and augmented toward an integrative and adaptive concept of risk governance and toward a postnormal conception of risk governance. Main characteristics are a new concept of differentiated responsibility and deliberation in which expertise, experience, and tacit knowledge are integrated, forming the core of legitimate political risk decision making.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,047
Communication savante0,0140,027
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations104
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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