U–CARE–PM: A real-time gating framework for catastrophic risk in critical utility projects
Notice bibliographique
Résumé
Critical utility projects cannot pause scheduled milestones without risking severe operational and regulatory disruptions. This study introduces U–CARE–PM, a six-component framework—Real-Time Continuity Gate (RTCG), Continuity–Compliance Gauge (CCG), Log-Scaled Catastrophic Risk (LSCR) index, Regulatory Feed Engine (RFE), Resource Allocation Matrix (RAM), and an optional Early Compliance Drift Indicator (ECDI)—designed to manage high-impact, low-probability (HILP) threats under continuous operations. A multi-case study was conducted across four anonymized organizations—engineering services, infrastructure construction, IoT water-tech, and a multinational energy–water operator—over a six- to twelve-month period. U–CARE–PM was integrated into existing ERP-BPMS or SCADA systems, with tiered implementations reflecting digital maturity. Data sources included operational logs, semi-structured interviews (8–15 participants per site), and Delphi panel validation thresholds (CCG = 0.85; LSCR = 10). Pilot deployments reduced downtime by 18–24%, lowered compliance breaches by 30–40%, and improved schedule adherence by eight points. One site prevented an estimated USD 1 million outage through near-real-time resource reallocation. While the ECDI occasionally generated false positives, it accelerated regulatory response and reduced overnight emergencies. Unlike static milestone-based controls, U–CARE–PM integrates real-time continuity metrics, log-based risk weighting, and continuous compliance updates. This framework offers a replicable, data-driven approach for nonstop infrastructure projects, enhancing resilience and agility in the face of catastrophic risks. Compared with existing literature on project resilience, it advances the field by shifting from retrospective control toward proactive, continuous risk-compliance management.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».