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Enregistrement W2621836820 · doi:10.1177/2050312117712655

Organizational knowledge and capabilities in healthcare: Deconstructing and integrating diverse perspectives

2017· review· en· W2621836820 sur OpenAlexafffund
Jenna M. Evans, Adalsteinn Brown, G. Ross Baker

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensCancer Care OntarioPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineHealth careKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diverse concepts and bodies of work exist in the academic literature to guide research and practice on organizational knowledge and capabilities. However, these concepts have largely developed in parallel with minimal cross-fertilization, particularly in the healthcare domain. This contributes to confusion regarding conceptual boundaries and relationships, and to a lack of application of potentially useful evidence. The aim of this article is to assess three concepts associated with organizational knowledge content-intellectual capital, organizational core competencies, and dynamic capabilities-and to propose an agenda for future research. We conducted a literature review to identify and synthesize papers that apply the concepts of intellectual capital, organizational core competencies, and dynamic capabilities in healthcare settings. We explore the meaning of these concepts, summarize and critique associated healthcare research, and propose a high-level framework for conceptualizing how the concepts are related to each other. To support application of the concepts in practice, we conducted a case study of a healthcare organization. Through document review and interviews with current and former leaders, we identify and describe the organization's intellectual capital, organizational core competencies, and dynamic capabilities. The review demonstrates that efforts to identify, understand, and improve organizational knowledge have been limited in health services research. In the literature on healthcare, we identified 38 papers on intellectual capital, 4 on core competencies, and 5 on dynamic capabilities. We link these disparate fields of inquiry by conceptualizing the three concepts as distinct, but overlapping concepts influenced by broader organizational learning and knowledge management processes. To aid healthcare researchers in studying and applying a knowledge-based view of organizational performance, we propose an agenda for future research involving longitudinal comparative case studies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0140,008
Études des sciences et des technologies0,0040,044
Communication savante0,0190,024
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,283 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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