THE NATURE OF THE RISK: PERCEPTIONS ACROSS G7 COUNTRIES REGARDING RISKS FROM INFORMATION TECHNOLOGY VERSUS THOSEARISING FROM CLIMATE CHANGE, 2022-2025
Notice bibliographique
Résumé
Today, the world is facing a world of risks. No matter the country, the riskiest elements are perceived to emanate from the realms of information technology and climate change. In this article, we look at how the nature of today’s risks are perceived across the G7 Nations - Canada, France, Germany, Italy, Japan, the United Kingdom, and the United States – and how this can – and is – impacting strategic management decision-making. We begin with a look at how we individually and collectively process risk, and specifically, risks that are spurred both by information technology, specifically from cyberattacks and artificial intelligence, and by climate change in general and specifically, as it relates to extreme weather and forest fires and the destruction of natural habitats. Then, using a database constructed from the four years of existence of the Munich Security Index, we examine how the perception of both IT-related and climate-driven risks has elevated between 2022-2025 in the G7 countries, but with important intercountry differences and discrepancies between IT-related risks and those coming from “Mother Nature.” The results of this analysis and then discussed, along with directions for future research in this area and the implications of all of this for strategic management.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».