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Enregistrement W6987741429

Understanding Risk: Contributions from the Journal of Risk and Governance

2013· book· en· W6987741429 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueResearch Portal (Queen's University Belfast) · 2013
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceTransparency (behavior)AcknowledgementPrivate sectorGovernment (linguistics)Public sectorRisk managementNew public management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During recent years, news headlines have been rife with criticisms of the risk management practices of public and private sector entities. These criticisms have often been accompanied by calls for greater transparency in the way government entities manage risks and communicate dangers to the public. Similarly, in the private sector, the internationalisation of economic activity has heightened concerns over the potential adverse implications of mismanagement and financial scandals, and has led to calls for greater regulation and supervision. While the responses of public sector agencies and private sector actors to these challenges have differed, they share a common acknowledgement that effective governance relies on the pro-active identification, assessment, and management of risks as well as appropriate regulatory frameworks. <br/><br/>This edited book covers a number of divergent topics illustrating the emergence of several novel themes in the area of economic and social risks. As a communality, these novel themes relate to the complexity in which human activity in this late stage of capitalist development is embedded. This risk-generating complexity, in turn, can be observed at several levels, including workplace hazards, governance problems within the private sector or the intersection between public and private, and in relation to the economic risks faced by larger entities such as national governments.<br/>

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,258 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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