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Enregistrement W2477529348 · doi:10.4018/978-1-60566-176-6.ch027

Knowledge Intensive Work in a Network of Counter-Terrorism Communities

2009· book-chapter· en· W2477529348 sur OpenAlexaboutno aff
Alice MacGilivray

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCompetitive and Knowledge Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenographyContext (archaeology)Public relationsTerrorismAmbiguityKnowledge managementWork (physics)Government (linguistics)Tacit knowledgePolitical scienceEngineering ethicsSociologyEngineeringPedagogyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge management is often associated with the need for change and related shifts in ontologies, ways of knowing and ways of working. Combine the centuries-old debates about what defines knowledge with proposed paradigm shifts to become knowledge-oriented, focused on inter-relationships, and cognisant of the complex and voluntary nature of knowledge work, and there is bound to be controversy and ambiguity. However, knowledge management research and practice becomes more focused and less ambiguous when set in the context of an urgent need. This chapter describes a study of a Canadian public sector science initiative. The terrorist attacks of 9/11 catalyzed ripples of reflection and innovation over great distances. In Canada, the federal government initiated the Chemical, Biological, Radiological and Nuclear (CBRN) Research and Technology Initiative (CRTI) to enable learning and progress, using what is essentially a communities of practice model. CRTI established a knowledge management office, to help this network of communities generate, share and use tacit and explicit knowledge. Some aspects of the initiative were working better than others and I was asked to conduct research to explore how CRTI members understand their work in a complex, knowledge-rich environment. I collected data through interviews and observation, and used phenomenography: a qualitative methodology from Scandinavia, which reveals qualitatively different ways of understanding phenomena. Phenomenography is usually driven by the desire to improve something, rather than simply to deepen understanding. As part of the analysis, I used a model for understanding communities of practice that was developed by [then] Major Pete Kilner in his work with the internationally respected CompanyCommand community.Participants who understood their work as complex and unpredictable tended to emphasize connections and relationships, focused on learning more than doing, spontaneously referenced all aspects of Kilner’s model, saw knowledge as more of a flow than a thing, and were more satisfied with their individual and community effectiveness. This research had added value in that CRTI is considered successful and is being considered as a potential model for other science and technology work in the Canadian public service. The research has implications for knowledge-intensive work in complex environments and suggests that there is fertile ground for more qualitative research that integrates thinking from knowledge management and complexity thinking.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0280,034
Communication savante0,0150,017
Science ouverte0,0030,020
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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