Bibliographic record
Abstract
La gestion des risques s’inscrit dans un cadre transdisciplinaire. Elle est née dans les sciences exactes puis s’est nourrie de multiples sciences avant de prendre place dans les sciences de gestion. Selon la littérature pertinente, la gestion des risques s’est révélée insuffisante sur le plan fonctionnel. Elle a fait l’objet d’un ensemble de critiques qui ont permis l’émergence de nouvelles perspectives dans le domaine. Le présent travail a pour objectif de répondre à la problématique suivante : Comment la gestion des risques a-t-elle évolué tout au long des fondements théoriques transdisciplinaires ? Pour répondre à cette problématique, il faut franchir trois grandes étapes. La première consiste à identifier les disciplines qui ont nourri et mûri le concept de gestion des risques. La deuxième étape consiste à situer la gestion des risques parmi les sciences de gestion. La troisième étape a pour objectif de porter une analyse critique de la gestion des risques et de présenter quelques perspectives et ouvertures de recherche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".