A systems‐based dynamic knowledge transfer capacity model
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 twofold: to understand how recent developments in systems thinking and social construction can influence understanding of knowledge transfer (KT); and to propose a new systems‐based knowledge transfer model. Design/methodology/approach The paper is a review of the literature on knowledge transfer, systems thinking and social construction leads to the proposal of a new KT paradigm. Findings The Dynamic Knowledge Transfer Capacity model (DKTC) found in this paper identifies the components required for social systems to generate, disseminate and use new knowledge to meet their needs. The model includes pre‐existing conditions, (need and prior knowledge) and four categories of capacities (generative, disseminative, absorptive and adaptive/responsive) that social systems must possess for KT to take place. Research limitations/implications The paper shows that the DKTC model is particularly well suited to analyzing complex systems with multiple stakeholders as opposed to small‐scale knowledge transfer systems. Empirical analysis in complex systems environments will help verify, enrich and generalize the model. Practical implications The paper sees that in an increasingly knowledge‐based economy, the ability to base decisions on the latest knowledge is vital for the success of organizations. The capacity for effective and sustained exchange between a system's stakeholders (researchers, government, practitioners, etc.); exchanges characterized by significant interactions reflected within the DKTC model, results in the appropriate use of the most recent discoveries in the decision making process. Originality/value The paper proposes a new knowledge transfer paradigm that views knowledge as a systemic, socially constructed, context‐specific representation of reality. The proposed knowledge transfer model is in sharp contrast to past attempts, focusing attention on the capacities that must be present in organizations and social systems as a precondition for knowledge transfer to occur.
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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 | 0,015 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle