Organizational Resilience: 30 years of intellectual structure and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Objective. The knowledge structure was analyzed, during the period 1991-2021, on the factors that influenced organizational resilience to distinguish possible synergies, interactions, and new research lines. Design/Methodology/Approach. Using a performance analysis and scientific mapping approach, a bibliometric methodology was used to discover and represent conceptual subdomains and thematic development. This methodology consisted of four phases: (1) detection of research topics, (2) visualization of research topics and the thematic network, (3) discovery of thematic areas, and (4) performance analysis. Results/Discussion. Of the 869 publications on organizational resilience indexed in Scopus, the ones that had the most significant impact on the development of the topic were: Resilience; the concept, a literature review and future directions (2011), Developing a capacity for organizational resilience through strategic human resource management (2011), Developing a tool to measure and compare organizations' resilience (2013), Organizational resilience: Development of a conceptual framework for organizational responses (2011), and Facilitated process for improving organizational resilience (2008). The most important authors were Bhamra, R.; Burnard, K.; Seville, E.; Vargo, J. and Beck, T.E. The driving issues that over time have been closely related to the resilience of organizations were: risk management, standardization and regulation, psychological resilience, ICT resilience, protection and security, health personnel, and reliable organization. Conclusions. In recent years, when the subject has been more developed, it became clear that it is essential to observe risk management, health personnel, reliable organization, and decision-making to manage organizational resilience. Regarding possible future lines of research, the following was found: resilience of security networks, cybersecurity, cyber resilience, disaster management, organizational innovation, sustainable development, and sustainability management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».