Linking peripheral vision with relational capital through knowledge structures
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Peripheral vision (PV) or side vision refers to that which is visible to the eye while being outside of its central area of focus. PV enables organisms to detect movement and potential threats in their environment. The purpose of this paper is to contribute to the understanding of the concept of PV in the business environment, as well as its relationship with knowledge structures in the form of technology knowledge and absorptive capacity. The relative importance and significance of technology knowledge and absorptive capacity as mediators between “relational capital” (RC) and “PV” are also examined. Design/methodology/approach The paper reports an empirical investigation involving 125 employees from the banking sector. Data collected was statistically analysed using PLS-graph software version 03.00. Results of the data analysis show relationships uncovered in the existing literature. Findings The creation of RC by employees from the banking sector relies to a large extent on managers’ ability to perceive, analyse and understand activity that is often outside the focus of their attention. Practical implications Managers who explicitly value their RC have a wider vision of their environment. In turn, a wider understanding of the activity in the environment drives the strengthening of the organisation and its RC. Originality/value PV can have a direct impact on the organisation’s appetite for the development of its technology knowledge base, thus contributing to enhance the firm’s absorptive capacity as well as the extent, quality and value of its RC.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».