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Enregistrement W2171108411 · doi:10.1108/jkm-06-2014-0256

Interorganisational partnerships and knowledge sharing: the perspective of non-profit organisations (NPOs)

2014· article· en· W2171108411 sur OpenAlexaffabout
Dinesh Rathi, Lisa M. Given, Eric Forcier

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge sharingGeneral partnershipKnowledge managementBusinessSocial mediaPublic relationsValue (mathematics)OriginalitySociologyQualitative researchPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – This paper aims first to identify key interorganisational partnership types among non-profit organisations (NPOs) and second to determine how knowledge sharing takes place within each type of partnership. Results explore the value of social media specifically in facilitating external relationships between NPOs, firms and the communities they serve. Design/methodology/approach – Empirical qualitative analysis of exploratory interviews with 16 Canadian NPOs generates a non-exhaustive classification of partnership types emerging from these organisations, and their defining characteristics in the context of interorganisational knowledge sharing. Findings – Overall eight categories of partnerships from the sampled NPOs emerged from the analysis of the data. These include business partnerships, sector partnerships, community partnerships, government partnerships, expert partnerships, endorsement partnerships, charter partnerships and hybrid partnerships. Using examples from interviews, the sharing of knowledge within each of these partnerships is defined uniquely in terms of directionality (i.e. uni-directional, bi-directional, multi-directional knowledge sharing) and formality (i.e. informal, semi-formal or formal knowledge sharing).Specific practices within these relationships also arise from examples, in particular, the use of social media to support informal and community-driven collaborations. Twitter, as a popular social networking tool, emerges as a preferred medium that supports interorganisational partnerships relevant to NPOs. Originality/value – This research is valuable in identifying the knowledge management practices unique to NPOs. By examining and discussing specific examples of partnerships encountered among NPOs, this paper contributes original findings about the implications of interorganisational knowledge sharing, as well as the impact of emerging social technologies on same.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0170,030
Communication savante0,0160,013
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations98
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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