The Perceived Effectiveness of Blockchain for Digital Operational Risk Resilience in the European Union Insurance Market Sector
Notice bibliographique
Résumé
Due to the rise in the demand for information communication technologies (ICT), the need for operational risk resilience within the European insurance market sector has grown exponentially. This study aims to use the case of blockchain to evaluate whether the five characteristics determined from the literature to be required for effective digital risk resilience (specifically, integration, flexibility, reliability, relevance, and timeliness) have an impact on effectiveness in addressing the requirements of the European Union’s proposed Digital Operational Resilience Act (DORA). To achieve this, we developed a survey with 29 statements, which participants were required to answer using a five-point Likert scale. In total, 513 valid responses were received from participants. These were analyzed using exploratory factor analysis (EFA), confirmatory factor analysis (CFA), and structural equation modeling (SEM). Results show that in the case of blockchain, reliability, flexibility, and relevance were found to significantly relate to its effectiveness in addressing DORA’s requirements, but relationships of effectiveness with integration and timeliness were found to be insignificant. However, when the experience variable was added to the model as the moderator variable, we found that timeliness and relevance have a significant relationship with blockchain effectiveness, while integration, reliability, and flexibility do not.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».