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The Earth's future depends on how we manage the manifold risks of climate change (CC). It is state-of-the-art to assume that risk reduction requires participatory management involving a broad range of stakeholders and scientists. However, there is still little knowledge about the optimal design of participatory climate change risk management processes (PRMPs), in particular with respect to considering the multitude of substantial uncertainties that are relevant for PRMPs. To support the many local to regional PRMPs that are necessary for a successful global-scale reduction of CC risks, we present a roadmap for designing such transdisciplinary knowledge integration processes. The roadmap suggests ways in which uncertainties can be comprehensively addressed within a PRMP. We discuss the concept of CC risks and their management and propose an uncertainty framework that distinguishes epistemic, ontological, and linguistic uncertainty as well as ambiguity. Uncertainties relevant for CC risk management are identified. Communicative and modeling methods that support social learning as well as the development of risk management strategies are proposed for each of six phases of a PRMP. Finally, we recommend how to evaluate PRMPs as such evaluations and their publication are paramount for achieving a reduction of CC risks.
Background: Critical incident reporting systems (CIRS) can be an important tool for the identification of organisational safety needs and thus to improve patient safety. In German primary care, CIRS use is obligatory but remains rare. Studies on CIRS implementation in primary care are lacking, but those from secondary care recommend involving management personnel.
Objective: This project aimed to increase CIRS use in 69 practices belonging to a local practice network.
Methods: The intervention consisted of the provision of a web-based CIRS, accompanying measures to train practice teams in error management and CIRS, and the involvement of the network’s management. Three measurements were used: (1) number of incident reports and user access rates to the web-based CIRS were recorded, (2) staff were given a questionnaire addressing incident reporting, error management and safety climate and (3) qualitative reflection conferences were held with network management.
Results: Over 20 months, 17 critical incidents were reported to the web-based CIRS. The number of staff intending to report the next incident online decreased from 42% to 20% of participants. In contrast, the number of practices using an offline CIRS (eg, incident book) increased from 23% to 49% of practices. Practices also began proactively approaching network management for help with incidents. After project completion, participants scored higher in the patient safety climate factor ‘perception of causes of errors’. For many practices, the project provided the first contact with structured error management.
Conclusion: Specific measures to improve the use of CIRS in primary care should focus on network management and practice owners. Practices need basic training on safety culture and error management. Continuing, practices should implement an offline CIRS, before they can profit from the exchange of reports via web-based CIRS. It is crucial that practices receive feedback on incidents, and trained network management personnel can provide such support.
Using a novel regulatory dataset of fully identified derivatives transactions, this paper provides the first comprehensive analysis of the structure of the euro area interest rate swap (IRS) market after the start of the mandatory clearing obligation. Our dataset contains 1.7 million bilateral IRS transactions of banks and non-banks. Our key results are as follows:
1) The euro area IRS market is highly standardised and concentrated around the group of the G16 Dealers but also around a significant group of core “intermediaries"(and major CCPs).
2) Banks are active in all segments of the IRS euro market, whereas non-banks are often specialised.
3) When using relative net exposures as a proxy for the “flow of risk" in the IRS market, we find that risk absorption takes place in the core as well as the periphery of the network but in absolute terms the risk absorption is largely at the core.
4) Among the Basel III capital and liquidity ratios, the leverage ratio plays a key role in determining a bank's IRS trading activity.
Thirty-seven alien plant species, pre-identified by horizon scanning exercises were prioritised for pest risk analysis (PRA) using a modified version of the EPPO Prioritisation Process designed to be compliant with the EU Regulation 1143/2014. In Stage 1, species were categorised into one of four lists – a Residual List, EU List of Minor Concern, EU Observation List and the EU List of Invasive Alien Plants. Only those species included in the latter proceeded to the risk management stage where their priority for PRA was assessed. Due to medium or high spread potential coupled with high impacts twenty-two species were included in the EU List of Invasive Alien Plants and proceeded to Stage 2. Four species (Ambrosia trifida, Egeria densa, Fallopia baldschuanica and Oxalis pes-caprae) were assigned to the EU Observation List due to moderate or low impacts. Albizia lebbeck, Clematis terniflora, Euonymus japonicus, Lonicera morrowii, Prunus campanulata and Rubus rosifolius were assigned to the residual list due to a current lack of information on impacts. Similarly, Cornus sericea and Hydrilla verticillata were assigned to the Residual List due to unclear taxonomy and uncertainty in native status, respectively. Chromolaena odorata, Cryptostegia grandiflora and Sphagneticola trilobata were assigned to the Residual List as it is unlikely they will establish in the Union under current climatic conditions. In the risk management stage, Euonymus fortunei, Ligustrum sinense and Lonicera maackii were considered a low priority for PRA as they do not exhibit invasive tendencies despite being widely cultivated in the EU over several decades. Nineteen species were identified as having a high priority for a PRA (Acacia dealbata, Ambrosia confertiflora, Andropogon virginicus, Cardiospermum grandiflorum, Celastrus orbiculatus, Cinnamomum camphora, Cortaderia jubata, Ehrharta calycina, Gymnocoronis spilanthoides, Hakea sericea, Humulus scandens, Hygrophila polysperma, Lespedeza cuneata, Lygodium japonicum, Pennisetum setaceum, Prosopis juliflora, Sapium sebiferum, Pistia stratiotes and Salvinia molesta).
We take a simple time-series approach to modeling and forecasting daily average temperature in U.S. cities, and we inquire systematically as to whether it may prove useful from the vantage point of participants in the weather derivatives market. The answer is, perhaps surprisingly, yes. Time-series modeling reveals conditional mean dynamics, and crucially, strong conditional variance dynamics, in daily average temperature, and it reveals sharp differences between the distribution of temperature and the distribution of temperature surprises. As we argue, it also holds promise for producing the long-horizon predictive densities crucial for pricing weather derivatives, so that additional inquiry into time-series weather forecasting methods will likely prove useful in weather derivatives contexts.
Hintergrund und Fragestellung Medizinische Fehlerberichtssysteme dienen als Instrument zum Erfassen von Daten aus dem Bereich der Patientensicherheit und sollen das Lernen aus den berichteten Fehlern ermöglichen. Erfahrungen hierzu liegen hauptsächlich aus dem Umfeld der Kliniken vor, für den ambulanten bzw. hausärztlichen Bereich gibt es noch wenige Kenntnisse. Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung und Erprobung eines praxistauglichen, deutschsprachigen Fehlerberichts- und Lernsystems für hausärztlich tätige Mediziner/innen. Weiterhin soll die Verwendung und Nutzerakzeptanz nach einem Jahr Betrieb untersucht werden. Methoden Zur Festlegung der Eigenschaften des zu erstellenden Systems wurden drei existierende Berichtssysteme analysiert, eine Befragung der Teilnehmer einer Pilotstudie (PCISME) durchgeführt sowie juristische Aspekte untersucht. Das System wurde mit Hilfe etablierter Softwareentwicklungsmethoden erstellt. Nach einem Jahr Laufzeit wurden Daten zur Verwendung des Systems ermittelt und die veröffentlichten Berichte und abgegebenen Benutzerkommentare insbesondere bezüglich Aussagen zum Feedbacksystem und zur Nutzerfreundlichkeit untersucht. Ergebnisse Im Oktober 2004 wurde mit „Jeder Fehler zählt“ das erste Fehlerberichts- und Lernsystem für Hausärzte in Deutschland freigegeben. Es ist ein komplett offenes, freiwilliges, anonymes und externes System. Die Eingabe der Fehlerberichte erfolgt über ein im Internet frei zugängliches Formular. Ausgesuchte Fehlerberichte werden von wissenschaftlichen Mitarbeitern kommentiert und veröffentlicht. Benutzer können zu den Berichten und in einem Diskussionsforum ebenfalls Kommentare eingeben. Weiterhin werden Berichte und Analysen in Fachzeitschriften publiziert. Im ersten Jahr gingen 149 Berichte ein, laut Aussagen von 23 Benutzern ist das Berichten einfach durchzuführen. Es wurden 11 „Fehler des Monats“ veröffentlicht, zu denen insgesamt 123 Kommentare abgegeben wurden. Zu 43 veröffentlichten „Fehler der Woche“ wurden 146 Kommentare abgegeben. Im Diskussionsforum wurden 46 Einträge vorgenommen. Die Beiträge der Benutzer sind zum weit überwiegenden Teil konstruktiv und sachbezogen und enthalten häufig konkrete Tipps und Hinweise zur Vermeidung von Fehlern. In deutschen und österreichischen Fachzeitschriften wurden insgesamt 11 Berichte publiziert. Diskussion Das System führt Eigenschaften der untersuchten Systeme mit eigenen Ansätzen zusammen. Da wegen der Anonymität der Berichtenden keine Möglichkeit zum Nachfragen besteht, ist für eine gute Verwertbarkeit der Berichte eine möglichst hochwertige textuelle Beschreibung der Ereignisse notwendig. Diese war in der überwiegenden Zahl der Berichte gegeben. Aus Sicht der aktiven Nutzer stellt das System grundsätzlich einen wertvollen Beitrag zur Qualitäts- und Fehlerkultur dar. Schlussfolgerung Die regelmäßige Nutzung der Internetseiten, die dort abgegebenen Kommentare und die Veröffentlichungen der Berichte in den Zeitschriften zeigen, dass auch einzelne Berichte das Lernen aus Fehlern ermöglichen können. „Jeder Fehler zählt“ kann als hypothesengenerierendes System mit vielfältigen Ansätzen zur weiteren Forschung aufgefasst werden. Bereits im ersten Jahr des Betriebs konnten wertvolle Erfahrungen gesammelt werden, die in die kontinuierliche Weiterentwicklung des Systems einfließen. Diese fokussiert auf Verbesserungen der Feedbackmethoden sowie auf eine höhere Nutzung des Systems.