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Enregistrement W2507132064 · doi:10.1108/jkm-05-2016-0203

Understanding counterproductive knowledge behavior: antecedents and consequences of intra-organizational knowledge hiding

2016· article· en· W2507132064 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensMcMaster UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementKnowledge sharingKnowledge value chainOrganizational learningKnowledge workerBody of knowledgePersonal knowledge managementKnowledge economyBusinessPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to explore antecedents and consequences of intra-organizational knowledge hiding. Design/methodology/approach A model was developed and tested with data collected from 691 knowledge workers from 15 North American credit unions. Findings Knowledge hiding and knowledge sharing belong to unique yet possibly overlapping constructs. Individual employees believe that they engage in knowledge hiding to a lesser degree than their co-workers. The availability of knowledge management systems and knowledge policies has no impact on intra-organizational knowledge hiding. The existence of a positive organizational knowledge culture has a negative effect on intra-organizational knowledge hiding. In contrast, job insecurity motivates knowledge hiding. Employees may reciprocate negative knowledge behavior, and knowledge hiding promotes voluntary turnover. Practical implications Managers should realize the uniqueness of counterproductive knowledge behavior and develop proactive measures to reduce or eliminate it. Originality/value Counterproductive knowledge behavior is dramatically under-represented in knowledge management research, and this study attempts to fill that void.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,329
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