Exploring the relationship between the knowledge creation process and intellectual capital in the pharmaceutical industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to explore the relationship between knowledge creation and intellectual capital (IC) through an empirical study in the pharmaceutical industry. In the current economy, knowledge and IC are considered as the most important organizational assets and are the key resources in gaining competitive advantage. Design/methodology/approach – This paper adopts the socialization, externalization, combination and internalization (SECI) model to examine the format of knowledge creation processes (KCP) and uses a model to demonstrate the relationship between KCP and IC and its components in the pharmaceutical industry. A valid instrument was adopted to collect the required data on KCP and and IC dimensions. Structural equation modeling was used to assess the measurement model and to test the research hypotheses using the data collected from 470 completed questionnaires. Findings – The results supported the research model and revealed that KCP has significant influence on the accumulation of human capital. The performance of human capital manifests significant impact on structural capital and relational capital. Practical limitations/implications – Given the strong association between KCP and IC, managers should define their own robust operations for knowledge creation to improve their IC accumulation. Originality/value – This research departs from the earlier research on KCP–IC by adopting the SECI model and a research model that facilitates the exploration of the relationship between KCP and IC dimensions in the pharmaceutical industry. The research results provided strong support for the KCP–IC relationship.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».