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Enregistrement W2593464539 · doi:10.1108/jkm-04-2016-0173

Means-ends based know-how mapping

2017· article· en· W2593464539 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Systems Theories and Implementation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementComputer scienceOriginalityNeed to knowModularity (biology)Resource (disambiguation)Linkage (software)Value (mathematics)UsabilityData scienceHuman–computer interactionQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to report on research that aims to make knowledge, and in particular know-how, more easily accessible to both academic and industrial communities, as well as to the general public. The paper proposes a novel approach to map out know-how information, so all knowledge stakeholders are able to contribute to the knowledge and expertise accumulation, as well as using that knowledge for research and applying expertise to address problems. Design/methodology/approach This research followed a design science approach in which mapping of the know-how information was done by the research team and then tested with graduate students. During this research, the mapping approach was continuously evaluated and refined, and mapping guidelines and a prototype tool were developed. Findings Following an evaluation with graduate students, it was found that the know-how maps produced were easy to follow, allowed continuous evolution, facilitated easy modification through provided modularity capabilities, further supported reasoning about know-how and overall provided adequate expressiveness. Furthermore, we applied the approach with various domains and found that it was a good fit for its purpose across different knowledge domains. Practical implications This paper argues that mapping out know-how within research and industry communities can further improve resource (knowledge) utilization, reduce the phenomena of “re-inventing the wheel” and further create linkage across communities. Originality/value With the qualities mentioned above, know-how maps can both ease and support the increase of access to expert knowledge to various communities, and thus, promote re-use and expansion of knowledge for various purposes. Having an explicit representation of know-how further encourages innovation, as knowledge from various domains can be mapped, searched and reasoned, and gaps can be identified and filled.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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