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Enregistrement W4368373980 · doi:10.1080/13669877.2023.2204859

Risk analysis versus risk governance: the case study of the Ebola Virus Disease

2023· article· en· W4368373980 sur OpenAlexaff
Temitope Tunbi Onifade

Notice bibliographique

RevueJournal of Risk Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk governanceCorporate governanceIT riskRisk managementRisk assessmentPolitical scienceMulti-level governanceRisk analysis (engineering)BusinessIT risk managementSociologyPublic relationsActuarial scienceEconomicsManagementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Risk notions mostly espoused by the world risk society and securitization theories have influenced the two major risk handling methods: risk analysis and risk governance. Engaging the risk notions, some scholars and policy makers have identified risk governance as superior to risk analysis. Risk analysis, considered the classical method, has technical parameters, leaving out important societal considerations. Risk governance, an emerging method, reaches beyond technical into societal parameters, so it is more holistic. This risk analysis-governance distinction prompts the question on what exactly risk governance adds to risk analysis. To answer the question, the article uses methodology and concepts in policy studies: qualitative methods, mainly a policy analysis of the 2013/2014 Ebola Virus Disease (EVD) outbreak as a case study and synthesis of relevant bodies of literature, backed by secondary data from institutional and country sources; and the adaptive and integrative risk governance model of Klinke and Renn (2012 Klinke, A., and O. Renn. 2012. “Adaptive and Integrative Governance on Risk and Uncertainty.” Journal of Risk Research 15 (3): 273–292. doi:10.1080/13669877.2011.636838.[Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) as a conceptual framework to guide the policy analysis. The claim is that, depending on the model, risk governance mainly adds components that incorporate multilevel and multistakeholder participation to enhance risk handling. The overall finding in support of this claim is that risk governance, as more entrenched in international risk handling, considerably allows both multistakeholder and multilevel participation under its components, while risk analysis, generally dominating national risk handling, does not allow substantial multistakeholder participation under its components, although it appears that it could considerably allow multilevel participation as well. Despite the additions of risk governance to risk analysis, as practiced, both methods fail to be as inclusive as possible, suggesting there is room for improvement to risk handling.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0140,009
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,366 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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