Decision-making in crisis: Applying a healthcare triage methodology to business continuity management
Notice bibliographique
Résumé
The concept of triage in healthcare has been around for centuries and continues to be applied today so that scarce resources are allocated according to need. A business impact analysis (BIA) is a form of triage in that it identifies which processes are most critical, which to address first and how to allocate limited resources. On its own, however, the BIA provides only a roadmap of the impacts and interdependencies of an event. When disaster strikes, organisational decision-makers often face difficult decisions with regard to allocating limited resources between multiple 'mission-critical' functions. Applying the concept of triage to business continuity provides those decision-makers navigating a rapidly evolving and unpredictable event with a path that protects the fundamental priorities of the organisation. A business triage methodology aids decision-makers in times of crisis by providing a simplified framework for decision-making based on objective, evidence-based criteria, which is universally accepted and understood. When disaster strikes, the survival of the organisation depends on critical decision-making and quick actions to stabilise the incident. This paper argues that organisations need to supplement BIA processes with a decision-making triage methodology that can be quickly applied during the chaos of an actual event.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».