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Enregistrement W1909120955 · doi:10.22146/gamaijb.5396

PROMOTING INTRA-FIRM TRANSFER OF KNOWLEDGE THROUGH COMPETITION AND SHARING A Field Study

2013· article· en· W1909120955 sur OpenAlexaff
Johnny Jermias

Notice bibliographique

RevueGadjah Mada International Journal of Business · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisMultinational corporationCompetition (biology)CorporationBusinessIncentiveStrategic managementKnowledge transferField (mathematics)MarketingKnowledge managementIndustrial organizationEconomicsComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines three main concerns about intra-firm transfer on knowledge in the management accounting and strategic management literature: the ability of real-world organizations to learn productively, the levels of aggregation in which the productive learning occurs, and the types of management interventions that are both desirable and productive. Based on a field study conducted in several business units of a multinational corporation, this paper reports how management makes conscious andsystematic efforts to transform ideas from the best practice within the company as well as from its competitors.The company uses Management By Olympic Systems to accelerate learning through competition and sharing. The system utilizes Olympic principles and integrates individual and team concepts to achieve the Olympic targets. A broad range of Olympic targets in terms of financial and non-financial linked to the company’s incentive systems is used to improve business operations, to motivate managers and employees, and to meet stakeholders’ expectations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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