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Enregistrement W4306653423 · doi:10.18280/ijsse.120414

Risk Management System at an Engineering Enterprise in Conditions of Ensuring Security

2022· article· en· W4306653423 sur OpenAlexvenueno aff
Nataliia PETRYSHYN, Oleh Mykytyn, Olga Malinovská, Олена Халіна, Olha Kirichenko

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanking, Crisis Management, COVID-19 Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIDEF0Risk analysis (engineering)DynamismRisk managementBusinessProcess managementComputer scienceEngineering managementEngineeringSystems engineeringComputer-integrated manufacturing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In modern conditions, the problem of the survival of companies, and the preservation and provision of their further development has become particularly relevant. The crisis has engulfed not only individual enterprises but entire industries. The most affected, in particular, is the engineering industry. The main purpose of the study is the formation of a risk management system at an engineering enterprise in terms of ensuring its security. To do this, we applied the IDEF0 modelling methodology with its main elements. The dynamism of the economic environment and the complexity of the links between its elements necessitate the adoption of informed management decisions in the face of risk and uncertainty of future results. Risk management is becoming an obligatory activity for engineering enterprises, implementation of projects, and operations. Based on the results of the study, a basic IDEF0 model of the risk management system at an engineering enterprise in terms of ensuring its security was formed. The study has limitations and, first of all, they relate to the specifics of the activity of engineering enterprises, other areas of activity are not taken into account. Further research requires expanding the model and taking into account not only risks but also threats and direct dangers.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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