Relationship of External Knowledge Management and Performance of Chinese Manufacturing Firms: The Mediating Role of Talent Management
Notice bibliographique
Résumé
For the competitive market, both talent management and knowledge management of employees are key primary resources in organizations. While it is well known that in today's emerging economy, intangible resources like knowledge and human capital seem as the soul of survival; few studies have examined the effect of external knowledge management and talent management strategies in Chinese manufacturing firms. This study tries to bridge this gap by examining the importance of external knowledge management and talent management, Moreover, how this consequence can affect in particular industry for the economic growth of China? Total 249 responses were collected through structured questionnaire from manufacturing organizations located in Shanghai and Suzhou, China. PLS-SEM techniques via Smart-PLS (3.2.4) software has been used to test and validate proposed model and the relationships among the hypothesized constructs. The findings of this study show that external knowledge management (E-KM) and talent management both contributes positively to the performance of manufacturing firms. Moreover, talent management as mechanism demonstrated strong mediation effects between E-KM and performance. In researchers' point of view and results revealed the evidence by linking E-KM with TM-OP and TM as a mechanism between E-KM and OP. Such insights may helpful for managers to target sustainable current and future growth of the organizations and also, to overcome the shortage of talented and qualified worker’s issues in fast-growing emerging economies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».