Developing a STAMP-Based Port Risk Control Structure to Understand Interorganizational Risk Management in Canadian Ports
Notice bibliographique
Résumé
Interorganizational risk management (IRM) in Canadian ports faces significant challenges due to the interconnected nature of operations and the interdependence of safety, security, environmental, organizational, and technological risks. Existing siloed risk management frameworks often fail to capture these dynamic interrelations, underscoring the need for a more integrated, systemic approach. This study introduces a Port Risk Control Structure (PRCS) designed specifically for Canadian Port Authorities (CPAs), based on the Systems-Theoretic Accident Model and Processes (STAMP). The PRCS maps control actions, feedback loops, and stakeholder roles across international, national, and local levels to better reflect the layered nature of port governance. The model aims to clarify the roles of key actors, such as the International Maritime Organization, Transport Canada, and local port stakeholders, and is designed to facilitate more structured risk identification, communication, and coordination across organizational levels. Although the model has not yet been empirically validated, its design suggests strong potential for scalability and adaptability across diverse port contexts. This research contributes to IRM literature by illustrating how STAMP principles can be operationalized within port systems. Future research will focus on integrating a taxonomy of IRM challenges to refine control structures and feedback mechanisms in response to evolving risks.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».