Risk Mapping: Ranking and Analysis of Selected, Key Risk in Supply Chains
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to analyze the impact of key causes of external and internal risk on supply chains. The basic and most probable causes of the risk are listed, based on literature research and interviews with representatives of the metal industry. The analysis was carried out by semiquantitative assessment using risk maps. The relationship between the probability of an event occurrence and its impact on supply chains was tested. The study postulates that key risk factors can be controlled through risk monitoring. Attention was drawn to the beneficial aspects of using risk maps that enable a comprehensive assessment of the situation. Both external and internal risks can cause turmoil and disruption of the supply chain. The findings suggest that external uncertainty and crises have the most direct impact on supply chain risk and are the most dangerous. The work presents the possibility of practical application of risk maps for risk assessment and monitoring. The presented approach to risk assessment complements the methodology of risk assessment and monitoring. Risk maps were used as a basic tool in assessing the impact of individual risks on supply chains. It has been found that supply chains are subject to high risk, which can be monitored through risk matrix procedures. The conducted analysis showed that critical risk areas in supply chains are external crises, environmental uncertainty, supply chain relationships, and manufacturing and the most dangerous risks in supply chains are related to external conditions beyond the control of the participants in the supply chain. The article fills a gap in research on risk monitoring in supply chains by focusing on selected, generalized measures related to industrial supply.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».