A STAMP-Informed framework for classifying interorganizational risk management challenges in ports
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.
Notice bibliographique
Résumé
• Reveals systemic challenges undermining interorganizational risk management in ports. • Combines natural language processing with systems-theoretic analysis of challenges. • Applies the Systems-Theoretic Accident Model and Processes (STAMP) to risk management. • Offers a replicable framework to improve coordination and safety across organizations. Interorganizational Risk Management (IRM) is critical in port operations, where actors such as port authorities, shipping companies, and terminal operators must coordinate safety and risk governance across organizational boundaries. Traditional risk management approaches often neglect how failures emerge from systemic misalignments in control structures, feedback mechanisms, and interorganizational coordination. This study systematically classifies IRM challenges in port settings using the Systems-Theoretic Accident Model and Processes (STAMP) as an analytical lens to explore how such challenges are conceptualized in existing literature. Rather than modeling specific control systems, we map IRM challenges to STAMP components to identify commonly disrupted control functions. Based on a structured analysis of 50 peer-reviewed studies published between 2014 and 2024, we extract 233 quotes describing IRM challenges. Using a hybrid methodology that combines inductive coding, semantic clustering supported by natural language processing (NLP), and deductive mapping to STAMP, we identify 14 IRM challenge categories. These are grouped into three control layers: Strategic, Operative, and Adaptive. Each category is linked to specific STAMP control structure components to illustrate patterns in how interorganizational coordination is affected. Findings show that IRM challenges are concentrated in areas involving feedback loops, control logic, and constraints. This approach offers a novel system-theoretic classification of IRM challenges and contributes a transparent, replicable method for analyzing challenges in complex organizational networks. The paper also identifies future research opportunities, including expert validation, cross-regional comparison, and the use of organizational mechanisms to support IRM in ports.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle