Scaling AI With Adaptive Governance
Identification
- Clé publique
- doi:10.63383/lvmh6418
- Auteurs
- Gianvito Lanzolla · Margherita Pagani · Christopher Tucci
- Année déclarée
- 2026
- Langue déclarée
- en
- Type source
- article
- Première détection
- 2026-11-10T13:56:29.689845+00:00
- Dernière observation des métadonnées
- 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
- Dernière vérification HTTP
- Non effectuée
Résumé documentaire — langue originale
As organizations adopt diverse flavors of AI more widely and scale applications across the enterprise, managing new risks that arise in the development process or during application use becomes increasingly complex. New and adaptive forms of governance must be put in place and systematically embedded across processes so that companies can gain the benefits of moving quickly with AI innovation without exposing themselves or stakeholders to harms.
Identifiants
- OPENALEX
- W7163260176
- DOI
- 10.63383/lvmh6418
Repères documentaires
- Famille documentaire
- Doctrine
- Types déclarés par les sources
- article
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Sources
OpenAlex · Document 1 · Document 2
Relations bibliographiques documentées
Références et liens déclarés par les sources ; ils ne constituent pas une preuve juridique ni une qualification UGLC. Affichage limité à 20 références sortantes.
- openalex:w4317748910 · CITES
- openalex:w7124691801 · CITES
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Provenance des champs documentaires
Les valeurs étayées et les valeurs de provenance non résolue sont séparées. Une provenance bibliographique ne valide aucune affirmation juridique.
- Titre
- Étayé par une source documentaire
- Publication
- Étayé par une source documentaire
- Auteurs
- Étayé par une source documentaire
- Type documentaire
- Étayé par une source documentaire
- Juridiction
- Non renseigné
- Cour
- Non renseigné
- Autorité émettrice
- Non renseigné
- Éditeur
- Non renseigné
- DOI
- Étayé par une source documentaire
- ISBN
- Non renseigné
- Identifiant officiel
- Non renseigné
- URL source
- Étayé par une source documentaire
- Statut déclaré par la source
- Non renseigné
- Modification / abrogation
- Non renseigné
Citer cette référence
Gianvito Lanzolla; Margherita Pagani; Christopher Tucci. Scaling AI With Adaptive Governance. 2026. https://doi.org/10.63383/lvmh6418
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- APA
- Gianvito Lanzolla; Margherita Pagani; Christopher Tucci. (2026). Scaling AI With Adaptive Governance. https://doi.org/10.63383/lvmh6418
- Chicago
- Gianvito Lanzolla; Margherita Pagani; Christopher Tucci. Scaling AI With Adaptive Governance. 2026. https://doi.org/10.63383/lvmh6418
- ISO 690
- Gianvito Lanzolla; Margherita Pagani; Christopher Tucci. Scaling AI With Adaptive Governance. 2026. https://doi.org/10.63383/lvmh6418
UDTR — Bibliothèque juridique mondiale des droits de la Nature. Scaling AI With Adaptive Governance. Notice documentaire: https://www.declarationuniverselledesdroitsdelarbre.org/global-rights-of-nature-radar/reference/r-3a200abb0a258323b61d96f71c64aa2e/ · Dernière vérification HTTP : non effectuée
Provenance par champ et version de la notice
Version 0b1463ce6c422dbf · udtr-reference-1.1.2
- Titre
- OpenAlex · source · 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
- Auteurs
- OpenAlex · source · 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
- Année
- OpenAlex · source · 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
- Identifiants
- OpenAlex · source · 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
- URL source
- OpenAlex · source · 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
- ORCID déclarés des auteurs
- OpenAlex · source · 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
OpenAlex · source · 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
L’historique porte sur les métadonnées de la notice, sans certifier l’état du droit.
cf311e91c43fd191 · 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
0b1463ce6c422dbf · 2026-11-10T13:56:29.689979+00:00
Données de cette version figée
Dossiers et relations documentaires
Rôles des sources
Source de découverte · https://doi.org/10.63383/lvmh6418
Source de découverte · https://openalex.org/W7163260176
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Statut documentaire
Pertinence à examiner
Bibliothèque
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