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Enregistrement W1968530305 · doi:10.1057/kmrp.2014.25

The mutual construction of knowledge transfer and shared context in capability development within the networked MNC

2014· article· en· W1968530305 sur OpenAlexaff
Nathaniel C. Lupton, Paul W. Beamish

Notice bibliographique

RevueKnowledge Management Research & Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementKnowledge transferMultinational corporationContext (archaeology)SubsidiaryBusinessKnowledge sharingAdaptation (eye)InterdependenceKnowledge flowKnowledge value chainConstructiveKnowledge creationProcess managementOrganizational learningComputer scienceProcess (computing)Marketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consistent with the knowledge-based view of the firm, capability augmentation in the multinational corporation (MNC) entails the adaptation and diffusion of knowledge within a network of globally dispersed subsidiaries. We used case study methodology to examine the transfer of knowledge practices within four MNCs in order to identify specific mechanisms through which social context impacts efficiency and effectiveness of transfer, as well as the resulting development of associated capabilities. The primary findings of this study are the identification of mechanisms that headquarters can use to create mutual interdependencies among subsidiaries, which in turn hasten capability development and enhance knowledge flow; and the mutually constructive roles of knowledge transfer and shared context, through promotion of organizational knowledge use. The manner in which these coordination and control mechanisms are implemented facilitates the integration of different units within the networked MNC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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