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Enregistrement W2313996376 · doi:10.1057/kmrp.2012.61

‘I’m busy (and competitive)!’ Antecedents of knowledge sharing under pressure

2013· article· en· W2313996376 sur OpenAlexaff
Catherine E. Connelly, Dianne P. Ford, Ofir Turel, R. Brent Gallupe, David Zweig

Notice bibliographique

RevueKnowledge Management Research & Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensQueen's UniversityMemorial University of NewfoundlandMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge sharingSituational ethicsCompetition (biology)Affect (linguistics)PsychologySocial psychologyPerceptionFeelingDilemmaKnowledge managementTraitComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study considers the dilemma faced by employees every time a colleague requests knowledge: should they share their knowledge? We use adaptive cost theory and self-efficacy theory to examine how individual characteristics (i.e., self-efficacy and trait competitiveness) and situational perceptions (i.e., ‘busyness’ and perceived competition) affect knowledge sharing behaviours. A study was conducted with 403 students who completed a problem-solving exercise and who were permitted (but not required) to respond to requests for knowledge from people who were doing the same activity. Our results suggest that people who perceive significant time pressure are less likely to share knowledge. Trait competitiveness predicted perceived competition. This and low task self-efficacy created a sense of time pressure, which in turn led to people feeling ‘too busy’ to share their knowledge when it was requested. Perceived competition was not directly related to knowledge sharing. Implications for research and practitioners are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations137
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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