MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040741661 · doi:10.1111/1468-2370.00053

Assessing knowledge assets: a review of the models used to measure intellectual capital

2001· review· en· W2040741661 sur OpenAlexaff
Nick Bontis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management Reviews · 2001
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual capitalMeasure (data warehouse)Variety (cybernetics)Strengths and weaknessesBusinessField (mathematics)Knowledge managementCompetitive advantageCapital (architecture)MarketingFinanceComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews the literature pertaining to the assessment of knowledge assets. Since knowledge assets are at the crux of sustainable competitive advantage, the burgeoning field of intellectual capital is an exciting area for both researchers and practitioners. Unfortunately, the measurement of such intangible assets is difficult. A variety of models have surfaced in an attempt to measure IC and this paper aims to highlight their strengths, weaknesses and operationalizations.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0150,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 681
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Management ReviewsMême sujetIntellectual Capital and Performance AnalysisTravaux en français237 207