The Effects of Team Diversity in Knowledge Sourcing Scope and Individual Learning Mode: A Multi-Level Approach.
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
A team member acquires knowledge to successfully complete team tasks with other members by accessing his/her available knowledge sources. In this knowledge process, individual members can use (1) internal knowledge source from knowledgeable coworkers or formal sources within their organizational boundaries. They can also rely on (2) external knowledge source by networking with external experts or informal sources outside their organizations. To learn knowledge acquired from internal/external sources and apply it to team tasks, individual members adopt two different learning modes: (1) exploitation by repeatedly adopting and applying the existing knowledge and (2) exploration by idiosyncratically developing their own understanding. Regarding such two dimensions of knowledge processing (i.e., knowledge sourcing and individual learning), the social categorization and the information/decision-making perspectives suggest that team diversity has different effects on individual performance, which consists of task-relevant performance and creative performance. Moreover, prior studies using single-level research designs have overlooked the multi-level nature of knowledge processing in which individual members are influenced by one another. To compromise the different suggestions from these competing theories and to explain the contextual effects of team diversity in knowledge processing, this study conceptualizes a two-dimensional team diversity in terms of knowledge sourcing scope and individual learning mode. We then hypothesize its top-down effects on individual knowledge processing in work groups. The multi-level approach suggested in this study might advance our understanding of team diversity in knowledge processing and its effects on individual performance by integrating the cross-level associations into a single study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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