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Enregistrement W2157781457 · doi:10.1177/0170840611400284

Controls of Knowledge Production, Sharing and Use in Bureaucratized Professional Service Firms

2011· article· en· W2157781457 sur OpenAlexaff
Marion Brivot

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBureaucracyContext (archaeology)BusinessService (business)Production (economics)ObstacleReuseKnowledge managementPower (physics)Knowledge sharingPublic relationsMarketingPolitical scienceLawEconomicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main obstacles to the current bureaucratization trend in large professional service firms (PSFs) is the organic nature of professional knowledge production, sharing and use. Centralized knowledge management (KM) systems aimed at codifying ‘best practice’ solutions to recurrent client questions for large-scale reuse are a common strategy increasingly employed to overcome this obstacle. Using a socio-ethnographic case study of a business law firm in Paris, this research examines whether the use of centralized KM systems in bureaucratized PSFs contributes to a shift in power from professionals to managers. More specifically, are administrative controls over knowledge resources increasing, or do professionals retain power (i.e. some level of social and self-control) over knowledge production, sharing and use? The results of this study indicate that, far from losing ground, professionals’ social and self-controls have been reinvented and reformed in a bureaucratized context.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations121
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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