Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a new model of knowledge management enablers, which was designed to help Canadian Government leaders conquer the knowledge challenges of today. The review begins with an overview of the knowledge challenges facing the Canadian Public Service; clearly there are parallels in other public and private sector organizations. Next, a review of a number of knowledge management models concludes that five enablers are the most important. These five enablers are molded together to form a new exemplar based on the Japanese structure of the Torii. The results of a quantitative research project validate the Torii’s components of Technology, Leadership, Culture, Process and Measurement. However, as interesting as the model appeared to some groups, it simply did not garner support from the target audience. Ironically, it was neither the components nor the logic of the model, but rather it was the symbol itself that created challenges. Upon portraying the model as a symbol with which the desired end users could associate, there was immediate and unconditional acceptance. The lesson is clear, if one wishes to capture the imagination of potential users, the packaging may be as important the content. This paper is the culmination of a research project that began several years ago. Through formal presentations to various groups including: the World Congress on Intellectual Capital and Innovation; the Canadian Interdepartmental Knowledge Management Forum; the International Association of the Management of Technology and the National Securities Studies Course at the Canadian Forces College, the ideas of the project have been refined. The model presented in this paper is now deemed mature enough to share with the wider KM community. In the spirit of sharing and learning, it is hoped this paper will invoke debate and discussion so collectively we may become wiser.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».