A Contribution to Knowledge Management through a Canadian Research Initiative
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes how knowledge is considered to be an asset and that it has value and should be considered an integral part of asset management. In fact, all three levels of asset management, strategic, network/system wide and project/location specific, have knowledge explicitly or implicitly embedded in each activity. Knowledge is generally viewed as being in one of three basic types: (1) explicit knowledge, which is essentially documented information; (2) implicit knowledge, or “know how”; and (3) tacit knowledge, which is contained in the human subconscious (e.g., creative or innovative capabilities). Knowledge management has a variety of definitions. Essentially, it is a process for the effective utilization of available knowledge to produce results, both short term and/or long term. Organizational approaches to knowledge management generally consider explicit knowledge as having a lower value than implicit knowledge. The most valuable, arguably, is tacit knowledge, but it is also the most difficult to maintain and vulnerable to loss. One of the major pitfalls is the belief that a knowledge management system will build organizational culture. The reverse holds, where organizational culture must exist to achieve success. A Canadian research initiative which views knowledge management as a vital part of its success is the Centre for Pavement and Transportation Technology (CPATT). This Centre was made possible by an unprecedented $9 million funding package from Federal, Provincial, Municipal and private sector partners. It has articulated a vision focused on emerging and innovative technologies, a state-of-the-art research infrastructure, training and education, and sustainability in research capabilities, programs and partnerships. CPATT’s approach to knowledge management incorporates the following strategic elements: (1) identifying the activities of CPATT within explicit, implicit and tacit types of knowledge; (2) defining knowledge management (KM) and succession planning as synonymous; (3) establishing the key reasons for KM; (4) identifying the key components for proper KM; (5) establishing the cost-effectiveness of KM; (6) ongoing program of training and skills development for students and staff; and (7) developing measurable, key performance indicators for KM systems.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».