An intellectual capital evaluation approach in a government organization
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to provide an assessment framework for evaluating the success of knowledge management (KM) initiatives in a government setting. Design/methodology/approach The approach used was to first conduct a brief review of the leading thinking on KM and intellectual capital (IC) measurement approaches. The selection process used to recommend the results‐based management assessment framework (RMAF) as the most appropriate measurement framework is then discussed together with the development of logic models for all KM objectives. Finally, the validation methodology used, a survey design and data collection methodology, is described. Findings The study finds that the RMAF framework proved to be a good fit for KM assessment in a government setting. Research limitations/implications The evaluation of KM and IC are necessarily organization‐specific. Further research is needed to report on the generalizability of this evaluation approach. Practical implications The KM evaluation approach proposed here helped the government organization translate its KM strategy into action and enhanced management of the KM program. The proposed evaluation approach will help ensure that each type of stakeholder receives assessment results in a form that is of greatest use to them. Originality/value While there are many KM and IC metrics described in the literature, there have been limited attempts to address the evaluation question from a more holistic perspective. This paper shows how quantitative and qualitative measures can be combined to better assess the success of KM initiatives in a systematic and concrete manner.
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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 | 0,032 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».