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Enregistrement W2147698887 · doi:10.1108/13673271011059545

Beyond the ba: managing enabling contexts in knowledge organizations

2010· article· en· W2147698887 sur OpenAlexaff
Chun Wei Choo, Rivadávia Correa Drummond de Alvarenga Neto

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementKnowledge sharingOriginalityComputer sciencePersonal knowledge managementContext (archaeology)Knowledge value chainProcess (computing)Value (mathematics)Organizational learningSociologyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Looking at the practical experience of organizations pursuing knowledge management, it is found that their efforts are primarily focused on creating the conditions and the context that will enable knowledge creation. This need for developing enabling conditions and contexts was identified more than a decade ago when Nonaka and associates introduced the concept of “ba.” This paper aims to map the development of the concept of “ba” in a number of disciplines in order to understand its theoretical evolution and practical application. Design/methodology/approach A comprehensive search and evaluation of the literature resulted in a database of 135 papers, four dissertations and four books. Using content analysis, citation analysis, and concept mapping, four categories of research findings are identified that in turn suggest four groups of conditions for enabling knowledge creation. Findings The paper discusses each of these conditions (the social/behavioral, cognitive/epistemic, information systems/management, and strategy/structural), and introduces a framework that relates these conditions to the type of knowledge process and the level of interaction that characterize a knowledge management activity in the organization. Originality/value It is concluded that managing knowledge in organizations is fundamentally about creating an environment in the organization that is conducive to and encourages knowledge creation, sharing and use. Organizations interested in pursuing knowledge management and innovation may wish to be guided by the enabling conditions presented here that have been discovered over ten years of research. These conditions and the frameworks of which they are part can help managers to analyze, discuss, and introduce specific combinations of enabling factors that are tailored according to the type of knowledge process and level of interaction needed to address a particular knowledge problem or vision.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0090,026
Communication savante0,0180,029
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations136
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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