Comment favoriser le partage des connaissances ? Le cas des communautés de pratique pilotées
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Étant donné que toute innovation provient d’un processus créatif qui, lui, découle de l’utilisation et de la transformation de connaissances explicites et tacites, une organisation voulant innover doit se démarquer sur ce qui est très difficile, voire impossible, à imiter : la gestion de ses connaissances, et plus particulièrement le partage de celles-ci. Or, afin de relever cet important défi, l’organisation doit créer une infrastructure à la fois humaine et matérielle. Pour ce faire, il existe différents moyens, l’un d’entre eux étant la communauté de pratique. S’appuyant sur une étude menée auprès de membres de plusieurs communautés de pratique, cet article décrit les principales barrières au partage des connaissances sur les plans individuel, organisationnel et technologique. Nous donnons aussi quatre grands conseils afin de favoriser le partage des connaissances : savoir marier la technologie à son contexte, accorder du temps pour établir des liens avec les sources de connaissances, acquérir l’habitude ou le réflexe de partager les connaissances et, enfin, promouvoir l’importance du partage des connaissances. Fonctions : management, TI, GRH, international, GOP
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle