Identifying Leading Indicators of System Resilience and the Strategy for Developing Them: A Review of Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: System resilience describes the performance or capacity of a system to absorb and adapt in response to stressors and perturbations. This protocol outlines the search strategy to identify indicators or metrics of system resilience from across diverse fields and examine the methods/processes for developing these indicators or metrics.Methods: This protocol is grounded in the Joanna Briggs Institute (JBI) Scoping Review methodology. We will search Web of Science and Scopus for reviews that report on system resilience assessment and measurement techniques. We will also employ snowball sampling techniques. Due to the breadth of the topic, this search will be limited to systematic reviews, meta-analyses, or literature reviews with a structured, documented search strategy reporting on primary research studies published in the English language. We will not limit the search by date or discipline. Reviews that report on psychological resilience or resilience at the level of an individual will be excluded. Discussion: The ability to assess or measure resilience is important to identify risks, opportunities, and strategies to influence sustained, reliable, and predictable system operations. We hypothesise that there are commonalities in the types of indicators used and how they are developed. These patterns may have relevance to other fields, like healthcare. The findings from this review may help others develop their own indicators and assessment strategies for understanding resilience within their own systems. Ethics and Dissemination: This study is ethics exempt. We will disseminate the results of this work at national and international quality and safety conferences, and through publication of a manuscript.
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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 | 0,049 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».