A systemic risk assessment methodological framework for the global polycrisis
Notice bibliographique
Résumé
Human societies and ecological systems face increasingly severe risks, stemming from crossing planetary boundaries, worsening inequality, rising geo-political tensions, and new technologies. In an interconnected world, these risks can exacerbate each-other, creating systemic risks, which must be thoroughly assessed and responded to. Recent years have seen the emergence of analytical frameworks designed specifically for, or applicable to, systemic risk assessment, adding to the multitude of tools and models for analysing and simulating different systems. By assessing two recent global food and energy systemic crises, we propose a methodological framework applicable to assessing systemic risks in a polycrisis context, drawing from and building on existing approaches. Our framework's polycrisis-specific features include: exploring system architectures including their objectives and political economy; consideration of transformational responses away from risks; and cross-cutting practices including consideration of non-human life, trans-disciplinarity, and diversity, transparency and communication of uncertainty around data, evidence and methods.
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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 | 0,073 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».