Opportunity mapping: locating the upside of risk through visual mapping
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The increasing prevalence of enterprise risk coupled with global competition requires a strategic link to the way forward through measured outcomes determined in a collaborative and visual manner. Design/methodology/approach The model was conceptualized and validated through strategic management deficiencies encountered in venture ownership, management consulting and teaching practice and was augmented with extensive stakeholder input and existing scholarly research. Findings Managing risk is a complex and somewhat dark task that can happen everywhere or nowhere within a firm and requires mitigating strategies developed with stakeholder consensus. In practice with three distinct audiences of entrepreneurs, senior managers and capstone student strategists, the model does facilitate linked risk and opportunity identification as well as the quantification and/or qualification of variables. The process is as impactful as the outcomes when individual risk “appetites” and a collective risk culture emerge. Practical implications Innovative organizations must regularly scan their external environment and assess internal resources and capabilities in a structured and actionable manner while understanding their risk culture. Valuable outcomes emerge from facilitating strategic risk management discussions, particularly in growing and informal organizations. Risk communications with stakeholders are complex and increasingly important. Originality/value Opportunity mapping offers a novel process to identify prioritized strategies that may be otherwise determined intuitively with limited input or absent altogether. The process facilitates actionable outcomes as a supplement to the known practice of risk assessment while contributing to a competitive advantage.
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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 | 0,000 | 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 ».