Knowledge transfer in knowledge-intensive organizations: the crucial role of improvisation in transferring and protecting knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to answer the question: how do knowledge workers’ improvisation processes promote both knowledge transfer and protection in knowledge-intensive organizations (KIOs)? A model is proposed identifying how effective improvisation can strengthen the effect of four specific knowledge transfer mechanisms – an experimental culture, minimal structures, the practice of storytelling and shared mental models – on knowledge transfer inside the organization and knowledge protection outside of it. Design/methodology/approach The paper builds on a knowledge translation perspective to position improvisation as intrinsically intertwined with knowledge transfer and knowledge protection. Findings Improvisation is proposed as the moderating factor enhancing the positive impact of an experimental culture, minimal structures, storytelling practice and shared mental models on knowledge transfer and knowledge protection. Practical implications The paper argues against a “plug-and-play” approach to knowledge transfer that seeks to replicate knowledge without considering how people relate to the routines and the context and highlights to leaders of KIOs the importance of developing awareness, understanding and motivation to improvise to internalize new knowledge being transferred and to create imitation barriers. Originality/value The paper proposes that KIOs’ success in transferring and protecting knowledge emerges not directly from formal knowledge transfer mechanisms but from knowledge workers’ improvisation processes.
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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 | 0,010 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».