Risk and vulnerability management, project agility and resilience: a comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this paper is to present a critical analysis of the project management literature on four concepts; risk management, vulnerability management, project agility and project resilience. The goal is to understand the strengths and weaknesses of these concepts to deal with disruptive events through the development of a conceptual framework that captures their differences and convergences. Therefore, a review of recent literature from international journals, specialized mainly in project risk management, vulnerability management, project agility, and project resilience has been conducted. A systematic literature review is adopted to compare the four key concepts of this study and to draw conclusions. A case from the information technology field is used to better illustrate the comparison.Results from this study show that risk management and vulnerability management are proactive concepts focusing on the management of known events or actions. Alternatively, project agility is a reactive concept that aims to adapt to changes, but not necessarily disruptive events. Project resilience is a mix concept – proactive and reactive – focusing on recovering from known and unknown disruptive events. In addition, this comparative analysis and the conceptual framework developed can be used to exploit future areas of research and exhibit new opportunities where project management best practices can be improved to deal with disruptive events.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».