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Enregistrement W4254871415 · doi:10.22215/etd/2018-12984

A Framework to Study the Resilience of Organizations: A Case Study of a Nuclear Emergency Plan

2018· dissertation· en· W4254871415 sur OpenAlexaff
Cristina Ruiz-Martín

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésResilience (materials science)ArchitectureProcess (computing)Plan (archaeology)Context (archaeology)EngineeringProcess managementOrganizational architectureEmergency managementComputer scienceSystems engineeringManagement scienceKnowledge managementRisk analysis (engineering)BusinessGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, building resilience is a key topic in many research fields such as Management, Engineering, Psychology or Ecology.The frequency increase of natural and anthropogenic disasters and the consciousness about their effects are among the reasons why resilience has gained importance and Governments are investing money in boosting the resilience of organizations, infrastructure, cities, individuals, etc.However, there is not much research on specific methodologies to design resilient organizations.A main goal of our research is to improve this aspect providing a framework to design resilient organizations.We explain how to design resilient organizations based on the Viable System Model principles.Then, we focus on an important aspect for being resilient: the communications.We use as a case study a Nuclear Emergency Plan from Spain to show the applicability of our framework.Since the communications in an organization can be modeled as a diffusion process in multiplex networks, and we did not find any suitable architecture to study them in the context of our case study, the architecture we design in this thesis is generic and allows us to model and simulate any kind of diffusion process in a dynamic multiplex network.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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