Managing organizational memory with intergenerational knowledge transfer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to provide the systematic analysis of an innovative, intergenerational knowledge transfer strategy in a knowledge‐intensive organization. Design/methodology/approach The case study method was adopted to study the intergenerational knowledge transfer activities. A triangulated approach was employed in respect of the data collection, which included non‐participatory observation, focus groups, documentary analysis, and semi‐structured interviews. A pattern analysis of data account was undertaken. Findings Two models for intergenerational knowledge transfer are presented: the source‐recipient model and the model of mutual exchange. This research also shows how a context conducive to knowledge transfer was developed, and concludes that this context allowed both explicit and tacit knowledge to be transferred. Research limitations/implications Often ignored or underestimated this study highlights the need for motivation, inspiration, and empowerment in knowledge transfer. The main limitation of this study is the generalizability of the findings. Practical implications The two models for intergenerational knowledge transfer provide a rubric against which both old and new intergenerational knowledge transfer initiatives can be assessed to determine whether they are capable of encouraging the transfer of both explicit and tacit knowledge. Originality/value There is little empirical work on the design and implementation of strategies for managing organizational memory. The integrated models and empirical results of this study can serve as guides in that process.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».