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Enregistrement W2148712015 · doi:10.1108/01409170810913060

Knowledge creation processes in small innovative hi‐tech firms

2008· article· en· W2148712015 sur OpenAlex
Martin Spraggon, Virgínia Bodolica

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueManagement Research News · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementExploratory researchKnowledge creationEmpirical researchComputer scienceSoftwareAction (physics)Action researchBusinessMarketingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to explore knowledge creation processes in small innovative hi‐tech firms operating in the software industry. Design/methodology/approach The research framework examines specific action and interaction processes aiming at creating knowledge. This exploratory research is constituted by five case studies, each of them being represented by a small Canadian software firm. Analysis draws upon four sources of data. A total of 15 interviews (three per case) had been conducted and subsequently transcribed and coded using qualitative software – Nvivo 07 . Findings The results of the study reveal that interaction processes permitting the creation of knowledge in small hi‐tech firms can take place via: formal meetings; informal communities; project teams; external interaction; and information technology‐tools. Rapid prototyping represents the kernel activity of knowledge creation through action. Details of the results, implications of the findings, and conclusions are presented and discussed. Research limitations/implications This paper is based on a limited number of case studies, therefore empirical results cannot be generalized. Future research on larger samples of small Canadian software firms is needed, using the same eligibility criteria and comparing the same knowledge creation processes as those explored in this study. Other promising avenues of inquiry include such questions as the way small knowledge‐based firms operating in turbulent environments organize internally to create knowledge, the conditions enabling the generation of knowledge, and the particular “spaces” in which knowledge creation occurs in these firms. Practical implications The systematic description and comparison of knowledge creation processes in each explored company contribute to the better understanding of specific “interaction” and “action” processes through which knowledge is generated, enabling practitioners in small innovative hi‐tech firms to design appropriate policies and procedures for enhancing knowledge creation behaviors of their employees. Originality/value This research is among the first and most exhaustive exploratory and comparative studies carried out in the Canadian context of small firms operating in the software industry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,013
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,213 · 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