Revisiting Knowledge Management Systems: Exploring Factors Influencing the Choices of Knowledge Management Systems in Knowledge-Intensive Organisations
Notice bibliographique
Résumé
Limited research attention has been directed toward exploring ways in which organisations' understanding of their activities and the contexts in which their workers work influence the organisations' choice, design, and implementation of knowledge management systems (KMS). In particular, little research and insights exist to guide the successful development and implementation of KMS in knowledge-intensive organisations (KIOs). This oversight is somewhat surprising given that knowledge is a key asset in KIOs and one might therefore expect the design of systems that are used to manage knowledge of paramount interest to KIO researchers and practitioners. Using primarily grounded theory approach this study examines how KIO defining factors, KIO organisational knowledge-intensity attributes and knowledge worker activities relate to the choice of KMS in KIOs. Results of this analysis suggest that both organisational knowledge-intense attributes and knowledge-intense worker activities inform the choice and application of KMS in KIOs. Notably, the results revealed significant differences among participants in their choices of KMS, pointing to the fact that managers and practitioners in KIOs critically consider knowledge-intense factors defining their organisations when choosing and implementing KMS. This study contributes to the knowledge management (KM) literature in general and in particular to the KMS in KIOs theory and practice, where limited attention has been paid to the various ways knowledge-intense organisational and worker-related factors may influence KMS choices, design, and adoption and ultimately organisational KM effectiveness.
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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 | 0,023 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».