Assessing the Preparedness of Information Institutions For the Knowledge-Based Economy
Notice bibliographique
Résumé
Organizations, companies, and workers are continuously urged to prepare for the new competitive era, called Knowledge-Based Economy. Effective exploitation of information in organizations appears to be a distinguishing characteristic of this new socioeconomic model. Case studies were carried out in two information institutions in Singapore to assess their preparedness for the Knowledge-Based Economy. Performance indicators were identified in six areas based on the innovative products and services designed and delivered by leading information institutions. The commonly identified new activities that appeared to have been initiated in response to the new economy were listed as parameters that can help assess the preparation of an information institution for its role in the KBE. The study found that the two information institutions used for case studies were quite conscious to play their role in the new economy. They introduced more flexible organizational structures and initiated new services and products to respond to the requirements of the new economy. They also took steps to expand the roles of their information workers and established strategic alliances to strengthen internal communication and external relations. They put in place mechanisms to seek user feedback and made a creative use of outsourcing to allow more time to information professionals to concentrate on value added services. Our experience suggests that once converted into a checklist, the proposed performance indicators can be successfully used to assess preparedness of other information institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».