Beyond the ba: managing enabling contexts in knowledge organizations
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 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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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