Understanding “disengagement from knowledge sharing”: engagement theory versus adaptive cost theory
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is using competing hypotheses (a spillover hypothesis, based on Engagement Theory, and a provisioning hypothesis, based on Adaptive Cost Theory) to help explain why employees become disengaged from knowledge sharing. Design/methodology/approach – Employed knowledge workers completed an online questionnaire regarding their job characteristics, their general health and wellness, perceived organizational support, job engagement and disengagement from knowledge sharing. Findings – The findings provide empirical support for Adaptive Cost Theory and illustrate the relationship between Engagement Theory and the Disengagement from Knowledge Sharing. In particular, this research illustrates the importance of health and wellness for preventing disengagement from knowledge sharing. In addition, the findings introduce a new finding of tensions between job engagement and knowledge sharing, which supports knowledge workers’ complaints of “being too busy” to share. Research limitations/implications – This study uses cross-sectional methodology; however, the participants are employed and in the field. Given the theoretical arguments that disengagement from knowledge sharing should be either short term or transient, future research should follow-up with diary methods to capture this to confirm the study’s conclusions. Practical implications – The findings of this study provide some insight for practitioners on how to prevent disengagement from knowledge sharing. New predictors and an interesting tension between job engagement and knowledge sharing are identified. Originality/value – This study examines an alternative explanation for the lack of knowledge sharing in organizations, and uses competing theories to identify the reasons for the disengagement from knowledge sharing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».