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Enregistrement W2140055463 · doi:10.1108/13673270810859569

Qualified ageing workers in the knowledge management process of high‐tech businesses

2008· article· en· W2140055463 sur OpenAlexaffabout
Mehran Ebrahimi, Anne‐Laure Saives, W. David Holford

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementOriginalityThematic analysisJudgementPersonal knowledge managementProcess (computing)Human resource managementKnowledge value chainBusinessOrganizational learningComputer scienceSociologyQualitative researchPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to aim to characterise the knowledge management process of the ageing human capital, within the sectors of aeronautics and bio‐technologies in Canada. Design/methodology/approach The methodology consists of: cross‐search of literature towards the elaboration of a theoretical map; and collection of data involving semi‐directed interviews followed by a thematic and statistical analysis of the textual data. Findings Management's knowledge of social and relational knowledge, especially those of ageing workers, appears to be scarce, thus resulting in ageing workers being perceived as surpassed by technological and scientific progress. This conception deprives the company of an important source of knowledge capitalisation. A model relevant to the evaluation of company practices related to inter‐generational aspects of knowledge management should include six basic dimensions, namely: management philosophy (a managerial style favouring projections and proximities), strategic analysis (knowledge, memory and learning strategy), organisational analysis (information management system and knowledge creation process), operational analysis (places of socialisation), competencies (relational and communicational know‐how, individual memory and capacity of judgement), and the role of ageing personnel (activation of organisational and human resource networks). Research limitations/implications Further validation is required across an enlarged population, with the aim of operationalising the observed concepts within a practical evaluation guide of company practices related to inter‐generational aspects of knowledge management. Originality/value By centering the analysis on highly qualified ageing individuals, the authors discerned a phenomenon showing that even within highly technological contexts knowledge management is far from systematically integrating those recognised a priori as carriers of knowledge.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,244 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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