Intellectual capital, knowledge management and social capital within the ICT sector in Jordan
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».