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Enregistrement W4400173232 · doi:10.31387/oscm0570430

A Review of Models for Dependency of Risks: Extension and Applications to Supply Chains

2024· review· en· W4400173232 sur OpenAlexaff
Leila Morteza Beigi, Elkafi Hassini, Narges Soltani

Notice bibliographique

RevueOperations and Supply Chain Management An International Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainDependency (UML)Supply chain risk managementRisk analysis (engineering)Computer scienceRisk managementExtension (predicate logic)Supply chain managementService managementBusinessFinanceMarketingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today's highly integrated supply chains are exposed to various types of risks that disrupt the normal flow of goods or services within a supply chain network.Since most of these individual risks are interconnected, a mitigation strategy to tackle one risk may result in the exacerbation of another.Given that the occurrence of one risk may cause a chain reaction, an important question arises: how to model risk dependencies in a supply chain and what factors are relevant in measuring supply chain dependencies?In the financial insurance literature, risk dependencies have been modeled using two approaches: (i) random variables, and (ii) copulas.This paper first reviews these studies to understand the dependency factors and their sources.Then, these models are extended for predicting and mitigating supply chain risks under dependencies.Finally, those models are applied to different supply chain network configurations.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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