Scoping review: understanding the barriers and drivers of risk management in local governments
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to provide scholars with a deep understanding of the field through the identification of strengths and weaknesses in the literature and support decision-makers in the development of new practices in local risk management based on scientific data. The specific question in this review asks: what are the drivers and barriers to local risk management? Design/methodology/approach This paper provides an overview of the scientific literature produce over the past 20 years of the divers and barriers to local risk management. This paper presents a scoping review of peer-reviewed articles published between 2000 and 2019 inclusively in the fields of public policy and public administration. Findings This paper makes three main observations regarding the state of the literature. First, this paper finds that scholars mainly focus on single risk and certain regions of the world. Second, there is multiple approached used by the literature to study risk management at the local level. Third, little attention is given to the political context in which local risk management takes place. Originality/value This paper is a complete literature review of more than 500 peer-reviewed articles published in academic journals regarding risk prevention policies over the past two decades. This paper analyzed the main findings of the current literature to provide a general view of the scholarship and improve the collective understanding of risk management at the local level by providing future research avenues.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».