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Enregistrement W2395995070

Practical Relevance of Knowledge Management and Intellectual Capital Scholarly Research: Books as Knowledge Translation Agents.

2010· article· en· W2395995070 sur OpenAlexaff
Alexander Serenko, Nick Bontis, Emily Hull

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensMcMaster UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)ModerationIntellectual capitalScholarly communicationSociologyComputer scienceLibrary scienceKnowledge managementPsychologyPublic relationsPublishingPolitical scienceLiteratureArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To enhance our understanding of the relevance of knowledge management/intellectual capital (KM/IC) academic research, this study explores what sources authors utilize to develop their book content. Ten prominent KM/IC book authors were interviewed to identify if and how KM/IC academic literature is being disseminated through books. It was found that the body of knowledge existing in peer-reviewed journals is utilized in the development of book/textbook content. Books serve as knowledge translation agents through which academic literature is summarized, aggregated and transformed into the format that may be easily comprehended by non-academics. In addition to peer-reviewed journals, KM/IC book authors utilize other sources, including personal research, experts’ opinions, experience, practitioner magazines, conferences, books, and informal discussions with academics. The model, which was developed within this study, demonstrates that the book’s target audience and author’s motivation serve as a pure moderator of the relationship between the available content sources and actual book content.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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