Qualified ageing workers in the knowledge management process of high‐tech businesses
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
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.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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