Organizational knowledge generation: lessons from online communities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Knowledge capturing and sharing within an organization have been extensively studied in the literature. In this stream of work, an influential focus is on the process of encoding and managing knowledge to enable effective reuse within the organization. With the advancement of internet and web technologies, there is an increased interest in the study of knowledge flows in online communities. The authors highlight in this paper the fact that the boundaries between internal and external organizational knowledge are disappearing, mainly due to the extensive use of online-based platforms to support organizational operations. The authors believe that this will affect the activities of knowledge management in today’s businesses. The purpose of this paper is to provide guidelines for organizations on how to bridge their internal and external knowledge using an integrated semantic approach. Design/methodology/approach – In this paper the authors review two classes of approaches, those that target internal organizational knowledge, and those that target online knowledge flow processes. Then the authors identify the challenges involved in today’s knowledge environments. To address those challenges, the authors propose a framework to bridge and integrate internal and external organizational knowledge. The authors map the activities handled in the framework to the existing knowledge management activities identified from the literature, and highlight how emerging technologies are used to support such activities along the knowledge management process. The authors apply the approach in the context of an organization’s process that heavily depends on the appropriate alignment of internal and external knowledge. The authors focus on the use of emerging technologies that support collaboration and the generation of explicit and reusable semantics. Findings – Interaction points within organizations can be used to define the scope of knowledge exchanged. Following a methodology around the proposed framework, it is feasible to create conceptual connections around internal and external knowledge through explicit semantics. Such connections that are created to support online communities’ knowledge exchange can be applied to internal organizational knowledge, and used as a bridge to external knowledge sources. Originality/value – The paper provides a roadmap for organizations on how to manage organizational knowledge processes in a coherent and collaborative semantic platform, with a view to what is available outside the boundaries of an organization.
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 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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».