Lean Thinking Approach in Crisis Scenarios: Managing a CBRNe Emergency in a Law Enforcement Department by Means of Managerial Decision-Making Tools
Notice bibliographique
Résumé
Ongoing developments in threats to security and public order demand a thorough analysis of the approaches currently used to avoid and resolve crisis situations, in particular when they relate to non-conventional CBRNe incidents. The ability to respond rapidly and efficiently to an unexpected situation requires an extensive knowledge of the CBRNe threats and the display of management resources to overcome the emergency phases. A CBRN advisor must have the ability to determine the consequences of a CBRN situation in any given context, in order to suggest the most favorable paths to emerge from the crisis to the decisional leader/manager. In this report we thoroughly explored, from the CBRN awareness point of view, a successful response to the emergency management of the Regional Forensic Police Centre of Firenze, using a range of instruments often related solely to the private business dimension, such as "Lean thinking approach" or the SWOT analysis, in order to exit the crisis phase mitigating the expected damages. Whit this research the two authors confirmed that correct management of a CBRN emergency cannot be entrusted to good will alone, but requires careful planning, in-depth knowledge of the crisis and managerial organization of events and resources.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».