Réseaux sociaux au travail, confiance interpersonnelle et comportement de partage des connaissances
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous tentons de démontrer que la confiance interpersonnelle joue un rôle de médiation entre les réseaux sociaux et le comportement de partage des connaissances dans les entreprises tunisiennes de haute technologie. Même si l’impact direct des réseaux sociaux sur le partage des connaissances a été traité par les recherches antérieures, nous pensons qu’une telle relation gagnerait à intégrer le rôle de la confiance interpersonnelle comme mécanisme intermédiaire. En conformité avec McAllister (1995), nous nous proposons d’étudier deux formes de confiance interpersonnelle : la confiance cognitive (basée sur les compétences) et la confiance affective (basée sur les échanges socio-émotionnels). Un modèle structurel a permis de tester les hypothèses de recherche. Les résultats de l’enquête soutiennent partiellement nos conjectures théoriques. Ils montrent que seule la qualité des interactions dans un réseau social influence positivement et significativement les deux formes de confiance. Sur un autre plan, seule la confiance affective aurait une influence sur le comportement de partage des connaissances. Enfin, les résultats stipulent que la confiance affective médiatise l’effet de la qualité d’interaction sur le comportement de partage des connaissances. Une discussion est engagée sur la base de ces résultats et les implications de la recherche, sur le plan théorique et managérial, sont présentées.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».