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Record W7020637137

L'intelligence économique au service de la gestion des risques et des crises : la crise d'Air Canada

2006· other· fr· W7020637137 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2006
Typeother
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCompetitive and Knowledge Intelligence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)PilotagePoison control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La problématique principale de cette étude est de constituer un cadre d'analyse systémique en conciliant les approches traditionnelles de la gestion des risques et des crises avec le concept et les outils de l'Intelligence Économique et d'appliquer ce cadre d'analyse dans le cas concret de la crise subie par Air Canada, afin de raffiner notre cadre d'analyse et de formuler nos conclusions. La recherche s'effectue en deux grandes étapes. La première étape, basée sur la revue de la littérature, définit les différents concepts de la gestion de risques et des crises, ainsi que ceux reliés à l'Intelligence Économique (lE) pour aboutir à la création du modèle conceptuel d'analyse. La deuxième étape de la recherche sera constituée par l'étude de cas d'Air Canada. La première étape de notre recherche se retrouve dans les chapitres 3, 4, et 5. Le chapitre 3 a pour objet de définir les principales définitions et concepts reliés aux risques et aux crises ainsi que les différentes approches qui existent dans la littérature scientifique. Le chapitre 4 présente le concept de l'Intelligence Économique (lE) et les principaux outils et méthodes d'analyse de ce champ de recherche. Le chapitre 5 est dédié à l'élaboration du modèle conceptuel basé sur les concepts et approches retenus dans les deux chapitres précédents et organisé selon les trois grandes phases d'une crise: la phase pré-crise; la phase de la crise proprement dite; la phase post-crise. L'entreprise ciblée pour la seconde section de notre recherche est Air Canada, la plus grosse entreprise canadienne de transport aérien ayant subi des événements majeurs mettant en danger sa survie et la contraignant à déclarer faillite. L'étude de cas présenté dans le chapitre 6 étudie la crise d'Air Canada, crise qui a débuté lorsque Air Canada s'est mise sous protection judiciaire de la LACC en avril 2003. À partir de notre modèle vérifié selon les données recueillies sur la crise d'Air Canada, nous formulons ensuite nos conclusions, en soulignant nos contributions personnelles à l'avancement des connaissances dans le domaine de la gestion des crises. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Intelligence Économique, Gestion des risques et des crises, Crise, Air Canada, Modèle conceptuel d'analyse de crises, Espionnage industriel, Stratégie de changement radical, Crise informationnelle.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.763
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.199
Teacher spread0.180 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it