Influencing knowledge workers: the power of top management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to identify the key leadership characteristics (in the form of social power) needed in a knowledge‐based firm that can influence knowledge workers (KWs) to participate actively in creating, sharing, and using knowledge. Design/methodology/approach Data measuring top leaders social power and knowledge management (KM) practices is gathered from 402 KWs representing 180 Multimedia Super Corridor status firms in Malaysia. Findings The analysis indicates that expert power has a positive influence on the extent of knowledge acquisition and dissemination practices. Legitimate power is found to impede knowledge acquisition practices. Furthermore, reliance on referent power no longer works in a knowledge‐based context. Finally, the paper found the impact of coercive, legitimate, and reward power to be contingent on the organizational size. Research limitations/implications Besides leaders potential to influence, there may be other factors that could influence the extent of KM practices in organization. Further, this paper explores the power of top management, which could not be generalized to leaders from middle or lower level management. Future research should address these limitations. Practical implications The paper implies that knowledge leaders need to enhance certain bases of power that have the potential to improve the extent of KM practices in organizations. Originality/value This paper provides useful insights about the significance of leaders' power bases with emphasis on new approaches needed in knowledge‐based 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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».