Knowledge transfer in knowledge-intensive organizations: the crucial role of improvisation in transferring and protecting knowledge
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.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle