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Enregistrement W2135693950 · doi:10.1111/j.1540-5885.2011.00836.x

Communities of Practice versus Organizational Climate: Which One Matters More to Dispersed Collaboration in the Front End of Innovation?<sup>*</sup>

2011· article· en· W2135693950 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Product Innovation Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTacit knowledgeKnowledge managementBusinessKnowledge sharingFront officeClosenessFront (military)Organizational learningKnowledge transferCompetitive advantageMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dispersed collaboration provides many benefits such as members' closeness to local cultures and markets and reachability of talent worldwide. Hence, it is no surprise that dispersed collaboration is frequently being used by product development teams. A necessary but not sufficient condition for innovation performance is the sharing of tacit, non‐codified and explicit, codified knowledge by the team. Situated learning theory, however, predicts that tacit knowledge sharing will be largely prevented by “decontextualization.” Therefore, increasing usage of dispersed collaboration will decrease levels of tacit knowledge—crucial to innovation and organizational performance—in the business unit. This research investigates the moderating role of mechanisms believed to enable tacit knowledge transfer in the front end of innovation. Using data from 116 business units, the moderating role of communities of practice and organizational climate on the relationship between the proficiency of dispersed collaboration and front end of innovation performance is investigated. Encouragement of communities of practice is found to moderate the relationship between proficiency of dispersed collaboration and front end of innovation performance on the business unit level. More specifically, proficiency of dispersed collaboration is not related at all to front end of innovation performance in business units with low support for communities of practice; but a positive relationship exists in business units with high support for communities of practice. This study does not provide support for the moderating effect of organizational climate on the relationship between proficiency in dispersed collaboration and front end of innovation performance. However, supportiveness of climate has a significant direct effect on front end of innovation performance. The findings of this study suggest that managers should simultaneously invest in increasing proficiency in dispersed collaboration and supporting communities of practice. Either one by itself is insufficient. Because of its significant direct effect, managers should also nurture an open climate favoring risk taking, trust, and open interaction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,012
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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