Understanding the types of knowledge representations that meet non‐profit organizations’ knowledge needs
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The not‐for‐profit sector is an important area for research, since the organizations operating in this domain contribute in many ways to our society (e.g., social value and GDP). Non‐profit organizations (NPOs) are highly knowledge‐oriented units. Knowledge management (KM) has been researched in breadth and depth in FPOs, where it has been demonstrated that KM plays a significant role in the success of these organizations. According to the literature, KM is equally important to non‐profits, and yet the sector has received comparatively scant attention in the KM literature. There is limited understanding on the knowledge needs of NPOs and thus, this paper seeks to provide insight into the NPO‐KM landscape. The authors conducted multi‐phase research with NPOs operating in different parts of Canada, including an online survey of Canadian charities. Through the analysis of survey results, twelve broad categories of knowledge types and their sub‐categories relevant to NPOs have been identified. This paper aims to contribute generally to the growing body of KM literature (i.e., beyond dichotomous model of tacit and explicit knowledge) and more specifically to the NPO‐KM space.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».