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GCRI · Gestão do risco sistêmico

Engenharia de resiliência

Resilience engineering studies how sistemas and organisations keep functioning when conditions exceed what designers expected. It looks at the capacity to anticipate, monitor, respond and learn, and at the margins that let people adapt when procedures run out. This page sets out how resilience is built and eroded, how it can be measured without false precision, and what the evidence serves for those who run critical systems.

01Registrar

Resilience engineering on the record.

02A pergunta

Resilience engineering: how the risk develops.

Continuidade, recuperação e capacidade de adaptação. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mecanismo

Anticipation and monitoring

Resilient sistemas watch for signals that conditions are changing and prepare before a threshold is crossed. Monitoring that only tracks normal performance misses the drift toward the edge of safe operation.

Mecanismo

Margins are traded away

Efficiency pressure removes spare capacity, staff and stock that appear unused. Each removal is reasonable alone, but together they erode the margin that absorbs disruption.

Mecanismo

People fill the gap

When procedures do not fit the situation, operators adapt. That adaptive capacity is a source of resilience, and it depends on training, authority to act and time to think.

Mecanismo

Learning closes the loop

Organisations that study what went right and what nearly went wrong, as well as failures, adjust designs and procedures. Without learning, the same weaknesses recur.

03Geografia

Perigos e exposição na Ásia.

Population density, flood water and active fires over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

O mapa interativo requer JavaScript. A lista de camadas e as fontes estão abaixo.

Camadas 3

Perigos e exposição, para esta página

Sobre esta camada
Evidências
Estimado
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia))
Fornecedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia)
Licença
CC BY 4.0
Ano de referência
null; estimativa baseada em censo, estática (2020)
Resolução
grade de cerca de 1 km
Incerteza
Estimativa baseada em censos de pessoas por quilômetro quadrado em 2020, exibida como contexto de exposição; não é uma contagem de pessoas afetadas por qualquer ameaça.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens deixam lacunas)
Fonte
Produto VIIRS de inundações globais (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens e o horário de passagem do satélite deixam lacunas)
Fonte
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Fornecedor
NASA LANCE FIRMS
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; detecção por satélite; as nuvens e o horário de passagem do satélite deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-13
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Detecções por satélite de pontos de calor no dia indicado, incluindo queimas de gás e calor industrial; não é um incêndio confirmado, um relatório de incidente nem um alerta.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado
Fonte
VIIRS NOAA-20, refletância corrigida (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; imagem de satélite
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Imagem de satélite. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Modelado (último ano publicado pelo GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, cobertura do solo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornecedor
NASA LP DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
anual; classificação por satélite; último ano publicado pelo GIBS
Mais recentes na compilação
2024-01-01
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Classes de cobertura do solo por satélite para o ano indicado, incluindo terras cultivadas; uma classificação com erros conhecidos, não um cadastro de propriedades agrícolas.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (a nebulosidade persistente ainda deixa lacunas)
Fonte
VIIRS NOAA-20 nível 3, 8 dias (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
8 dias; composição de satélite de 8 dias; a nebulosidade persistente ainda deixa lacunas
Mais recentes na compilação
2026-09-14
Resolução
grade de cerca de 1 km
Incerteza
Temperatura da superfície do solo medida por satélite nos 8 dias que terminam na data indicada, um indicador de exposição ao calor; não é a temperatura do ar, o índice de calor nem um alerta de calor.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo

Mais recente disponível

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © colaboradores do OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Carregando as imagens mais recentes da NASA.

Arraste para mover. Use Ctrl ou ⌘ e role, o gesto de pinça ou os botões para ampliar. Passe o cursor para ver os valores sob o ponteiro. Redefinir volta à região.

Ameaças e exposição, enquadradas na Ásia.Produtos de satélite e de modelos como a NASA os publica, cada um com sua própria data. São indicadores, não avaliações de nenhum lugar.

Dados: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores do OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFontes e licenças

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dados abertos da NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dados abertos da NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Com licença CC BY 4.0. Cores redesenhadas a partir da paleta publicada; valores com média em células hexagonais quando mostrados (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Produtos VIIRS em tempo quase real (cheias, temperatura da superfície terrestre, cobertura de neve, refletância corrigida), NASA LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) da NASA, produto de incêndios ativos VIIRS 375 m, NASA LANCE; mosaicos vetoriais através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Produtos terrestres MODIS (índices de vegetação, produção primária bruta, ocupação do solo), NASA LP DAAC e LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • O ASTER GDEM é um produto do METI e da NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Citar como: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Dados abertos da NASA
  • Feito com Natural Earth. Dados cartográficos vetoriais e matriciais gratuitos em naturalearthdata.com. Domínio público
  • © Colaboradores do OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (costas, limites, estradas e nomes de locais). Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores com média em células hexagonais onde apresentados (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Contexto no globo e no mapa plano: litorais, fronteiras, estradas e nomes de lugares das camadas de referência da NASA GIBS (dados do OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores do OpenStreetMap). Imagens Blue Marble como base opcional. Terreno 3D e leitura de elevação a partir do índice de cores de elevação do ASTER GDEM (classes de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar a leitura). As fronteiras são desenhadas como publicadas e não implicam posição sobre nenhum território.
  • Eventos ao vivo: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Os eventos são indicativos e mantêm os links para suas fontes originais.
  • Ao vivo: NASA EONET. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
  • Ao vivo: U.S. Geological Survey. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Previsão de vazão fluvial, 30 dias com intervalo (GloFAS via Open-Meteo): contém informações modificadas do Copernicus Emergency Management Service 2026. Não é um alerta de inundação.
  • Dados meteorológicos por Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), licenciados sob CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • As camadas opcionais (11 fontes na lista de camadas: ao vivo, previsão, observadas e contexto) mostram o crédito do fornecedor no mapa e aqui quando ativadas; as previsões são saídas de modelos e os índices derivados são estimativas.

Camadas e datas

  • Densidade populacional, 2020: População: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Água de inundação, composto de 3 dias: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 out. 2026
  • Focos de incêndio ativos e anomalias térmicas: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 out. 2026
  • Cor verdadeira: reflectância corrigida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 out. 2026
  • Tipo de cobertura do solo (IGBP), anual: MODIS Terra e Aqua cobertura do solo (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Temperatura da superfície terrestre, dia, composto de 8 dias: VIIRS NOAA-20 Nível 3, 8 dias, NASA LANCE · 14 set. 2026

04Em todos os domínios

Resilience engineering looks at how systems adapt, across domains.

Resilience findings are designed for the série Risco e resiliência setoriais globais. The discipline, set out by Woods, Hollnagel and colleagues, studies the capacity to respond, monitor, anticipate and learn; evidence comes from operations and exercises, recorded under NS-11 of the proposed Nexus Standards.

  • Operational accounts of how staff kept a service running.
  • Exercise records with independent evaluation.
05Simulador

Stocks, fluxos, atrasos e um limiar de rutura.

Dois stocks, a pressão e a capacidade de adaptação, unidos por um ciclo de crescimento reforçador, uma resposta de equilíbrio atrasada e danos quando a pressão supera a capacidade; passado o limiar, o sistema pode virar. Modelo didático com valores ilustrativos declarados, não uma previsão. O mapa desta página mostra a Ásia; o modelo em si não está ligado a um lugar.

Controles

Crescimento da pressão
6,0% ao ano
Eficácia da capacidade na redução da pressão
4,0% ao ano
Resposta do investimento à pressão percebida
20%
Atraso de perceção
4.0 anos
Limiar de rutura da pressão
60 índices
Amplificação para lá do limiar
2,0 vezes
Anos simulados
50 anos

Leituras

Pressão máxima
113 índices
Capacidade no final
Índice 186
Anos acima do limiar
15,8 anos
Números, métodos e fontes
AnoPressãoCapacidadePercebido
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

Métodos

  1. Dinâmica de sistemas Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transições críticas e pontos de rutura Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagrama de ciclos causais Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Leque de incerteza (Monte Carlo de parâmetros) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilidade de um fator de cada vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dados

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

Estoques, fluxos, atrasos e um limiar de inflexão. Modelo didático ilustrativo: funciona com os valores definidos pelos controles, não com dados medidos. Métodos: dinâmica de sistemas (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); transições críticas e pontos de inflexão (Scheffer e outros (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); diagrama de ciclos causais (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).
06Indicadores

O que é medido e com que qualidade.

Cada indicador leva sua unidade, sua periodicidade, o tipo de fonte por trás dele e a etiqueta de evidência que um valor levaria. Nenhum valor é mostrado: um programa os fornece sob sua própria autoridade.

IndicadorUnidadeCadênciaTipo de fonteRótulo
Spare capacitypercent of peak demand available as reservemensalOperational recordsOBSERVADO
Recovery time objective metpercent of tested services restored within objectiveper exerciseContinuity test recordsOBSERVADO
Near misses reportedcontagem por períodomensalSafety and incident reporting sistemasREPORTADO
Lessons implementedpercent of recorded lessons with completed actionstrimestralLearning and action trackingREPORTADO
Staff trained for degraded operationpercent of critical rolesanualRegistros de formaçãoREPORTADO
Single-skill critical rolescount of roles with one qualified holderanualWorkforce recordsOBSERVADO
07Simulador de gêmeo e cascata

Model resilience engineering as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Risco global e risco sistêmico: the hazards it names, the sistemas and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Construtor de sistemas.

Ameaças

  • Rompimento de barragem
  • Contágio financeiro
  • Inundação fluvial (desencadeado a jusante)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Deslocamento em massa (desencadeado a jusante)
  • Apagão generalizado (desencadeado a jusante)
  • Déficit de abastecimento de água (desencadeado a jusante)
  • Sovereign debt crisis (set off downstream)
  • Currency crisis (set off downstream)

Controles

  • NS-0 Constituição e princípios
  • NS-3 UNIs de registros de risco (gramática, correspondência legada, autoridade de atribuição)
  • NS-9 UNIs contextuais (implantações, instâncias, instâncias de programa)
  • NS-10 Políticas e cláusulas (obrigações legíveis por máquina: definição, caráter vinculante, avaliação e execução)
  • NS-11 Verificação e monitoramento (evidências, atestações, observação da conformidade de confiança zero)
  • NS-14 Conformidade e correspondência com normas externas
  • NRS-H120 Família de perigos: fragilidade estrutural dos sistemas interligados (NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-C6 Risco sistêmico e em cascata
  • NRS-H61 Família de perigos: falha em cascata (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Família de ameaças: eventos compostos e multiameaças (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H94 Família de perigos: eventos cibernéticos sistémicos (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H60 Família de ameaças: perturbação de cadeias de abastecimento e fluxos (NHS-1 sys.supply-chain)

Observação

  • INFORM Risk Index (listado para referência)
  • World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
  • Serviços de dados do FMI (WEO, IFS, FSI via SDMX) (listados para referência)
  • Perdas econômicas diretas atribuídas a desastres em relação ao PIB mundial
  • Painel macroeconômico

Geografia de exemplo

  • Bangladesh: 134 células hexagonais
  • Luzes noturnas desta noite, apagões (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Água superficial através das nuvens, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Taxa de chuva, última meia hora (IMERG), NASA GIBS
  • Umidade superficial do solo (SMAP), NASA GIBS
08Fontes

De onde vêm as evidências.

Conjuntos de dados públicos nomeados e registros institucionais, cada um com sua classe de licença. As fontes obtidas por acordo só são usadas nos seus termos e nunca são republicadas.

FonteO que ofereceClasse de licença
ISO 22301 continuidade de negócios management sistemasRequirements for continuity planning, objectives and exercisesLicensed standard, purchase required
ISO 22316 Organisational resilience principles and attributesPrinciples and attributes of organisational resilienceLicensed standard, purchase required
Safety investigation reports from transport and industrial safety boardsDetailed accounts of failures, near misses and contributing factorsPublic records, terms per board
Resilience Engineering Association publicationsResearch on capacidade de adaptação, the resilience potentials and safetyLicence per publication
Nacional infraestrutura crítica resilience guidanceGovernment guidance on resilience planning for operatorsPublic records, licence per government
09Métodos e evidência

How resilience engineering is modelled, measured and tested.

O modelo, os seus pressupostos, os seus dados e a sua incerteza, na forma que um cientista ou engenheiro verificaria. As estruturas seguem métodos publicados. Os valores representados são ilustrativos, não conclusões.

Modelo, equações e pressupostos

The model structure used for resilience engineering, the assumptions it makes and how each is tested.

Risco do elemento iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)ameaça, exposição, vulnerabilidade e capacidade de enfrentamento
Perda anual esperadaEAL = ∑k pk · Lksobre os eventos k com probabilidade anual pk
Sistemas acopladosxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
PressupostoPorque é feitoComo é testado
A ameaça e a exposição são independentes dentro de um eventoMantém tratável o integral de perdasComparar com um ajuste de cópula sobre registros conjuntos
Os acoplamentos são lineares perto do ponto de funcionamentoPermite que os choques se propaguem através de APerturbar para além do intervalo linear e comparar
As curvas de vulnerabilidade transferem-se entre lugaresAs curvas locais raramente estão disponíveisValidar face às perdas observadas quando existam
Entradas
conjuntos de dados versionados com proveniência
Resultados
distribuições, nunca números isolados
Código
publicado com a ficha de modelo e os testes
Reprodução
mesmos dados, código, ambiente e semente
Formulações padrão de risco e de espaço de estados; os pressupostos listados são típicos do método, indicados para revisão, não resultados.
Princípios orientadores FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientação sobre o tratamento consistente das incertezas · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
10Decisões

Quem decide, e a que servem as evidências.

risco sistêmico Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Quem decideA perguntaEvidências a que esta página serve
Operators of critical sistemasWhere to restore margins and invest in capacidade de adaptaçãoMargin inventories; recovery tests; single-skill roles
Safety and continuity managersWhich exercises and learning reviews to runNear-miss patterns; lessons implemented
Regulators of critical sectorsWhat resilience expectations to set for operatorsResilience assessments against named standards

Produtos que este tema gera

  • Resilience assessments organised around anticipating, monitoring, responding and learning
  • Margin inventories that show where spare capacity has been removed
  • Exercise designs for degraded and manual operation
  • Learning reviews that cover near misses and successful adaptation
11Questões centrais

What resilience engineers ask.

  • Which services must continue under any disruption, and what is the longest interruption they can tolerate?
  • How does the system degrade under stress: gracefully, or suddenly?
  • How quickly can it recover, and what does recovery depend on?
  • Can the organisation learn and adapt, or does it repeat the same failures?
12Mecanismos

Capacities that make systems resilient.

Resilience research distinguishes the capacity to absorb a shock, the capacity to recover from it and the capacity to adapt so that the next shock does less harm. Different investments strengthen each, and an organisation strong in one can be weak in another.

Absorb

Buffers and margins

Spare capacity, stocks and slack that absorb shocks. Efficiency drives often remove them.

Recuperar

Restoration paths

Plans, spares, skills and relationships that bring services back quickly.

Adapt

Learning and flexibility

The ability to change how the system works when conditions change, and to learn from near misses.

13Métodos e limites

How resilience is studied and built.

  1. 01

    Reliability engineering

    Engenharia de confiabilidade e resiliência analyses failure modes, redundancy and recovery times. It is strongest for technical sistemas with known failure data.

  2. 02

    Business continuity analysis

    Identifies critical services, tolerances for disruption and dependencies. It depends on honest assessment of what is truly critical.

  3. 03

    Métricas de resiliência

    Measures such as time to recover and service level under stress. No single metric captures resilience, and metrics can be gamed.

  4. 04

    Learning reviews

    Studies of how work is actually done, including successful adaptation, not only failures. They require a culture that does not punish honesty.

14Métodos

Como é estudado e o que os métodos não podem dizer.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Os organismos e documentos à luz dos quais esta página é lida. O estado e as edições mudam; cada ligação leva ao organismo emissor.

16Perguntas

Perguntas e respostas.

What is resilience engineering?
A field of safety and systems research that studies how organisations and technical systems sustain operations under expected and unexpected conditions, through the capacities to anticipate, monitor, respond and learn.
How is resilience different from robustness?
Robustness is the ability to withstand a defined shock without changing. Resilience also includes adapting and recovering when the shock exceeds what the design anticipated.
Can resilience be measured?
Partly. Recovery times, spare capacity and learning actions can be measured, but they are proxies for a capacity that is fully revealed only in a real disruption.
Is resilience the same as robustness?
No. Robustness is resisting a shock without change. Resilience also includes recovering and adapting after a shock that could not be resisted.
Does resilience cost efficiency?
Often some. Buffers and redundancy look like waste in normal times. The question is how much margin is worth carrying given the consequences of failure.
RelatóriosContribuir

Contribua com evidências a partir desta página.

Relatórios is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIGestão de riscos sistêmicosCenários e testes de estresseMétodos e documentos técnicosPortfólio e prontidão
Gestão de riscos sistêmicos

Traga um método, um conjunto de dados ou uma pergunta.

A informação e os pedidos estão abertos hoje. Um pedido recebe uma referência e indica o próximo passo; candidaturas, pagamentos, alocações de computação e registros só abrem quando existem a equipa, os termos e a capacidade de revisão.