Intellectual capital, knowledge management and social capital within the ICT sector in Jordan
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
Purpose The purpose of this paper is to empirically investigate the mediating effect of social capital (SC) on knowledge management (KM) and intellectual capital (IC). Design/methodology/approach A conceptual model of the connections between IC, KM, and SC was developed and the posited hypotheses were tested using a survey data set of 281 questionnaires collected from knowledge workers working in 72 information and communications technology companies operating in Jordan. Findings The findings show that knowledge documentation and knowledge transfer emerged as having the strongest effects on IC, followed by knowledge acquisition and knowledge creation, while knowledge application was found to have an insignificant effect. Also, knowledge transfer and knowledge acquisition emerged as the only two significant processes for the development of SC. Moreover, SC was found to partially and significantly mediate the effects of all processes on IC. Practical implications To promote the development of IC, particularly, in a knowledge-intensive business service (KIBS) sector, documentation, transfer, acquisition, and creation of knowledge are especially effective processes. Furthermore, SC can be significantly enhanced through ensuring effective internal knowledge transfer and acquisition practices. Nurturing IC in a knowledge-intensive context can also be significantly enhanced through looking at the firm as a cooperative knowledge-sharing entity, i.e. investing in SC. Originality/value This is the first empirical study that has examined the links among KM processes, SC, and IC in a KIBS sector within an “oil-poor,” “human resource-rich” Arab developing country context.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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