Risk maturity model for maritime authorities: testing the internal consistency and inter-rater reliability of the R-Mare matrix
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The R-Mare matrix is the first risk maturity model developed for maritime authorities. Its main purpose is to support the authorities in self-evaluating their current risk management performance and in steering that performance toward higher levels. To gain insight into the model’s usability in practical applications, the aim of this study is to test the reliability of its measurements in real-world settings and identify areas for improvement. The empirical testing is conducted within maritime administration in the Baltic Sea region and involves two rounds of semi-structured interviews with 16 panelists. During these interviews, the panelists employ the R-Mare matrix model to provide individual ratings of their administration’s risk management performance and justify their expert judgments. To achieve a comprehensive understanding of the model’s reliability, the collected data is analyzed using internal consistency reliability and inter-rater reliability tests. For the former, statistical quantifications are performed using Cronbach’s Alpha and McDonald’s Omega coefficients, while for the latter, the Intraclass Correlation Coefficient is employed. These tests are conducted separately for the results of both interview rounds to further address the model’s temporal stability. The findings indicate a high degree of internal consistency reliability, and at least a moderate degree of inter-rater reliability for the model’s measurements. These further highlight areas for improvement in the model and assist in developing strategies to enhance its reliability. Consequently, the results provide evidence of the reliability of the R-Mare matrix model’s measurements, while supporting its deployment in the maritime administrations of the Baltic Sea region and beyond.
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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 | 0,104 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».