A new state of affairs in crisis management: Coping with high intensity shocks
Bibliographic record
Abstract
Depuis son apparition en janvier 2016 par la voix du président de la Commission européenne de l’époque, Jean-Claude Juncker, le concept de polycrise se diffuse de plus en plus dans les analyses des observateurs de notre monde. Confrontées à des crises sanitaires, économiques, climatiques, énergétiques, géopolitiques…, nos sociétés font face à des défis multidimensionnels qui nécessitent, de la part des décideurs institutionnels, politiques, économiques, qu’ils revoient leurs grilles de lecture du monde, et adaptent leurs outils pour y faire face. Conjoncturelles ou structurelles, résultant de chocs brutaux ou qui auraient pu être anticipés, ces crises les percutent de toutes parts, plongent les acteurs et citoyens dans l’inconnu et, parfois, dans un grand désarroi. Que faire dans ce nouveau contexte ? Patrick Lagadec, grand spécialiste de la prévention et du pilotage en contexte de crise, revient ici sur cette nouvelle donne. À l’occasion de la parution d’un ouvrage destiné à ces « sociétés déboussolées », il propose, à la lumière de son expérience et des divers acteurs qu’il a croisés ou accompagnés, des pistes pour réfléchir, agir et se réinventer pour « naviguer dans le chaotique ». S.D.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".