Knowledge creation processes in small innovative hi‐tech firms
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».