Are Emotionally Intelligent Employees Less Likely to Hide Their 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
In today's knowledge‐intensive economy, organizations are constantly faced with new challenges to be more innovative (Salaman & Storey, ). Therefore, they have increasingly viewed knowledge management (KM) as an important strategy. Many have even implemented explicit knowledge sharing (KS) practices in an attempt to maintain their competitive advantage and improve performance (Hsu, ; Law & Ngai, ). However, much of the knowledge utilized by the organization is out of its control since it is held and managed at the individual level. Moreover, employees often choose to conceal this knowledge (Connelly et al., ; Peng, ; Connelly & Zweig, ; Demirkasimoglu, ) a phenomenon known as knowledge hiding (KH). This paper reviews the literature on KH and on Emotional Intelligence (EI) theory and practice, arguing that there is a potential connection between the two. Specifically, KH may be reduced, through increased teamwork , trust , and organizational commitment , which are all outcomes of high EI in employees. A narrative overview approach (Green et al., ) was used to find, synthesize, and review the literature. A search of the available research literature was performed across some of the major digital library sources including the Education Resources Information Center (ERIC), Emerald, Google Scholar and ProQuest databases. A meta‐synthesis was then used to integrate, evaluate, and interpret the findings. The resulting review provides a summary of the current literature and offers a rationale for conducting future research. This paper is useful for both academics and practitioners who are concerned with the incorporation of EI practices into their KM strategies. It could also provide further insight into organizational KM strategy, specifically relating to hiring, training, and promoting KM processes. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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