Interorganisational partnerships and knowledge sharing: the perspective of non-profit organisations (NPOs)
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle