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Enregistrement W4413752655 · doi:10.32628/ijsrssh242554

Building Resilient Enterprise Risk Programs through Integrated Digital Governance Models

2024· article· en· W4413752655 sur OpenAlex
Joshua Oluwagbenga Ajayi, Emmanuel Cadet, Iboro Akpan Essien, Eseoghene Daniel Erigh, Ehimah Obuse, Noah Ayanbode, Lawal Babatunde

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Scientific Research in Humanities and Social Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensJDA Software (Canada)Alberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceBusinessProcess managementComputer scienceKnowledge managementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an increasingly volatile business environment, organizations face complex, interdependent risks spanning operational, financial, technological, and regulatory domains. Traditional risk management approaches often operate in silos, limiting their ability to anticipate, adapt to, and mitigate rapidly evolving threats. This paper presents a strategic framework for building resilient enterprise risk programs through integrated digital governance models. By embedding governance, risk, and compliance (GRC) functions into a unified digital architecture, enterprises can improve risk visibility, accelerate decision-making, and strengthen organizational agility. The proposed model leverages advanced analytics, artificial intelligence, blockchain-enabled audit trails, and cloud-based collaboration platforms to enable real-time risk assessment and proactive mitigation. It emphasizes the integration of governance mechanisms across corporate policies, operational controls, and regulatory compliance, ensuring that risk intelligence flows seamlessly between stakeholders and decision-makers. The framework addresses critical challenges such as data silos, inconsistent reporting standards, and fragmented accountability structures. It proposes a layered approach in which governance policies are digitally codified, risk indicators are continuously monitored through automated systems, and compliance status is dynamically updated in alignment with evolving regulations. Cybersecurity, supply chain resilience, and ESG (environmental, social, and governance) considerations are embedded as core pillars, reflecting the increasing interconnectivity between operational performance and reputational risk. Case examples illustrate how enterprises adopting integrated digital governance models have achieved measurable improvements in risk response times, incident recovery rates, and compliance audit readiness. Furthermore, the model aligns with international risk management standards such as ISO 31000 and NIST frameworks, promoting interoperability and cross-border governance consistency. It also underscores the importance of fostering a risk-aware culture through digital training tools, predictive scenario planning, and transparent reporting dashboards. By uniting technology, governance structures, and cultural transformation, the integrated model enables enterprises not only to withstand disruptions but to adapt and thrive in high-uncertainty environments. This research contributes to both academic and practical discourse by offering a replicable, technology-enabled governance blueprint that can be tailored to diverse industries and regulatory contexts. It positions integrated digital governance as a catalyst for transforming enterprise risk management from a reactive compliance exercise into a proactive, strategic value driver.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,246 · 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