Knowledge Acquisition and Integration in Virtual Teams - A Practice-based Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Although virtual teams have become increasingly important for managing knowledge work in present organizations, the extant literature suggests that they are faced with significant hurdles to knowledge acquisition and integration. On the other hand, research focusing on knowledge management in virtual teams is yet to be enriched. This dissertation aims to add to the understanding of the mechanisms by which virtual teams acquire and integrate knowledge to achieve favorable individual and team performance, and of the role of information and communication technology (ICT) in the process. Based on a practice-based perspective of learning that suggests learning is situated in individualsâ work practice in relation to its surrounding physical and social context, a three-phased study is designed. The first phase attempts to define and measure shared practice â the key construct in the practice-based learning theory, and examine the relationship between shared practice, learning outcomes and use of ICT. The second phase adopts a process-oriented approach and focuses on explaining how knowledge acquisition and integration occurs through ICT-enabled work practice. The third phase works as a substantial extension of the first two phases by replicating them in a second organization with different settings, with the aim to examine the generalizability of the findings from the first organization. This study is expected to contribute to the growing body of the virtual team literature, its aspect of knowledge management in particular, by looking into the construct of shared practice, its relationship with learning outcomes, and the process of practice-based learning in virtual teams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».