Explaining the intentions to share and reuse knowledge in the context of IT service operations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Aims to provide an understanding on IS/IT professionals' intentions to share and reuse knowledge in the context of information technology service operations. Design/methodology/approach The theory of planned behavior (TPB) is applied for examining IS/IT professionals' intention to share and reuse knowledge. The data were collected from working IS/IT professionals using an online survey, and partial least squares was used for analyzing the data. Findings The results from this study indicate that the theory of planned behavior is an adequate model for investigating behavioral intentions of knowledge sharing and reuse in the context of information technology service operations. All direct determinants of intention to share knowledge, except subjective norm regarding information technology service operations knowledge sharing, and intention to reuse knowledge were significant. Research limitations/implications This paper is one of the first to attempt to study both knowledge sharing and knowledge reuse under the same context. The relatively small sample size has limited statistical power of the implications drawn. Practical implications This paper attempts to highlight the importance of information technology service operations in the IS/IT industry, and study knowledge management in that context. To encourage knowledge sharing, top management is advised that they should focus on building up a positive attitude in their employees, through improving relationships and recognition of their contributions. Originality/value This paper is the first attempt to combine both knowledge sharing and knowledge reuse in the same context, and initiates research in the area of information technology service operations. This paper offers help to both practitioners and researchers in understanding in that area.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».