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Enregistrement W4321480246 · doi:10.1088/2634-4505/acbe15

Dynamic criticality for infrastructure prioritization in complex environments

2023· article· en· W4321480246 sur OpenAlex
Ryan Hoff, Alysha Helmrich, Abbie Dirks, Yeowon Kim, Rui Li, Mikhail Chester

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Infrastructure and Sustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAir Force Institute of TechnologyDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing Innovation
Mots-clésDynamic capabilitiesFlexibility (engineering)Critical infrastructureCriticalityComputer scienceResilience (materials science)Risk analysis (engineering)PrioritizationProcess managementKnowledge managementBusinessComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As infrastructure confront rapidly changing environments, there is an immediate need to provide the flexibility to pivot resources and how infrastructures are prioritized. Yet infrastructures are often categorized based on static criticality framings. We describe dynamic criticality as the flexibility to reprioritize infrastructure resources during disturbances. We find that the most important prerequisite for dynamic criticality is organizational adaptive capacity characterized by flexible goals, structures, sensemaking, and strategies. Dynamic capabilities are increasingly important in the Anthropocene, where accelerating conditions, uncertainty, and growing complexity are challenging infrastructures. We review sectors that deployed dynamic management approaches amidst changing disturbances: leadership and organizational change, defense, medicine, manufacturing, and disaster response. We use an inductive thematic analysis to identify key themes and competencies and analyze capabilities that describe dynamic criticality. These competencies drive adaptive capacity and open up the flexibility to pivot what is deemed critical, depending on the particulars of the hazard. We map these competencies to infrastructure systems and describe how infrastructure organizations may build adaptive capacity toward flexible priorities.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,303 · 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