An intellectual capital evaluation approach in a government organization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle