Informal knowledge sharing behavior of scientists: evidence of exchanging and withholding technological information
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the relationship between reputation and knowledge sharing behavior in an environment where R&D work is embedded in a social context and may be broken down physically, organizationally, and by area of technology. Scientists in the same firm, though comprising a social community, may work in different locations, may be separated by organizational boundaries (e.g., teams, departments), and work in different scientific disciplines. Findings illuminate attributes of reputation conducive to collaboration. We examine one scientist's decision to provide or not provide technological knowledge to another scientist in his or her firm. Analysis is based on 213 returned surveys. We found the dimensions of reputation, past behavior and expected action, influence the knowledge sharing decision. I. INTRODUCTION Though many firms have adopted policies and programs to encourage the collection, storage, and dissemination of codified knowledge that resides within the firm, less certain is how to foster the flow of knowledge that resides in individuals. One item that may facilitate or retard such collaboration - the voluntary sharing of non-codified knowledge - is the potential recipient's reputation. The decision to assist a fellow employee with their work is based in part upon the signal that his or her reputation sends. We engaged a debate on the role social governance plays in the exchange of resources. We examine the relationship between reputation and the voluntary sharing of technological
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».