How Shared Language and Shared Vision Motivate Effective Knowledge Sharing Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Effective knowledge sharing within project teams is of critical importance to knowledge- intensive organizations. Prior research studies indicate a positive association between shared cognitive perspective and effective knowledge sharing behavior among co-workers. Building on these studies and drawing from theoretical foundations found in the sociological and social- psychological literature on organizational trust and knowledge sharing, this study sought to test the effect of shared perspective (i.e. shared language and shared vision) on organizational knowledge sharing behavior. The data were provided by 275 'legal professionals' and paralegals who were all knowledge workers engaged in shared legal project work at one of Canada's largest multijurisdictional law firms. The nature of their work required a significant reliance on co-workers for both explicit and tacit knowledge. Multiple regression analysis, among other statistical techniques, was used to test the hypotheses and determine significant relationships. Overall, having a shared cognitive perspective had a positive effect on knowledge sharing behavior in the firm. Results showed a positive relationship between shared perspective and willingness to share knowledge; where higher amounts of shared language or shared vision led to higher willingness by the respondent to share with their co-worker, regardless of working relationship. Results also showed a positive relationship between shared vision and willingness to use knowledge. Surprisingly, no significant relationships were found between shared language and willingness to use knowledge in either group. Interestingly, the results also suggested that both shared language and shared vision led to a significantly higher perception that knowledge received from positive referent co-workers was useful. However, neither shared language nor shared vision had a significant effect with negative referents. This finding suggested a need to further explore the effect of working relationships in subsequent research.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».