Integrating Resilience into Risk Matrices: A Practical Approach to Risk Assessment with Empirical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The changing and intensifying landscape of global, national, and local disaster risks, driven by socio-political, environmental, and technological shifts, underscores the critical need for risk assessment by international agencies and governments. The Risk Matrix, introduced in 1995, has been widely used for risk assessment in different contexts, lauded for its simplicity and effectiveness. This model relies on the core risk components of consequence and likelihood, making it a favored tool for risk managers. To enhance the precision of risk assessment, various adaptations and extensions of the risk matrix have emerged; while some indirectly address resilience aspects, none explicitly integrate resilience into the matrix. This paper explores the risk matrix and its extensions, advocating for the inclusion of resilience in risk assessment. It introduces an empirical approach to quantify resilience, through a survey targeting small and medium-sized businesses in Southern Ontario, Canada. By developing two types of risk matrices—one with resilience considerations and one without—our work demonstrates how resilience alters risk prioritization, highlighting the importance of preparedness. This research underscores the pivotal role of resilience in risk assessment and urges its explicit integration into risk matrices to enhance accuracy and efficacy. Through practical examples and empirical data, the paper builds a compelling case for the central role of resilience in modern risk assessment practices.
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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 | 0,065 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».