Knowledge communities: towards a re‐thinking of intergenerational knowledge transfer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Knowledge management (KM) has become a key concern for companies which nowadays are constantly looking for better ways to assure knowledge sharing between their employees. However, companies encounter several challenges arising from the fact that several generations share the same workplace and a big portion of today's employees are close to retirement. This article aims to focus on knowledge sharing between generations. Design/methodology/approach The article reviews the “generation” concept and its limitations, and introduces a new view on generations as “communities of knowledge”. Findings Companies have to find ways not only to assure knowledge transfer between generations, but also knowledge retention of the workers that are retiring. This requires a deeper understanding of the generations and their differentiated knowledge. Yet, today's dominant descriptions of generations (“baby‐boomers”, “generation X”, “generation Y”), do not appear to adequately take into account cultural, socio‐professional and individual factors. Originality/value The proposed change of paradigm allows a deeper comprehension of nuances that may exist within the same age group. In doing so, the article makes a contribution to the understanding of knowledge sharing in organizations.
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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 | 0,017 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,042 |
| Communication savante | 0,013 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».