Learning by hiring or hiring to avoid learning?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to advance the understanding of the mechanisms associated with learning-by-hiring. Design/methodology/approach – The authors built a yearly dyad data structure of all of the hiring and sourcing firms in the US biotechnology sector between 1973 and 1999. Findings – The authors found that hiring firm’s learning from a prior employer’s knowledge is limited in scope to the knowledge developed by the newly hired inventor, and could be attributed to new hire direct involvement. Learning from new recruit occurred only when incumbent inventors collaborate intensively with the hired inventor. Accordingly, what might seem like learning-by-hiring may result in hiring to avoid learning, unless the organization creates the social structures that facilitate the exchange of knowledge within and throughout the organization. Practical implications – The results, thus, highlight the importance of aligning a firm’s social environment with its strategic goal to learn from its external competitors. Social implications – Recruitment is one means by which organizations can interact with and learn from their external environment. Incumbent inventors are more likely to learn from hired inventor knowledge through the development of a collaborative social culture that facilitates communication and trust in the process of transferring knowledge among individuals. The results, thus, highlight the importance of aligning a firm’s internal environment with its strategic goal to learn from its external competitors. Originality/value – The authors suggest that access to new knowledge bases through hiring is not sufficient for learning purposes; internalizing a new hire’s knowledge also requires the internal mechanisms, structures, and cultures that motivate knowledge sharing and promote mutual trust.
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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 | 0,017 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».