Evolution of Knowledge Management in Business
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
While investigating the growth of knowledge management in academic literature and in consultancy firms Wilson (2002) in his article “The nonsense of knowledge management”, argues that the fields of information science and information systems, should clearly distinguish between the term “information” and “knowledge” in order to assure their respective importance within organizations.The purpose of this article is to analyze the evolution of the knowledge management as a field of study that clearly differentiates itself from the information system. It investigates the integration of technology in knowledge creation and identifies progress made in KM on the subject of business using information system with the successful utilization of tacit knowledge concepts.The study consists of a systemic review of articles on knowledge management from Web of Science and Esearch databases since 2003. The study used three search strings “knowledge management”, “knowledge management” and “tacit”, and “knowledge management” and “explicit”. This study may not have covered all articles and reports in KM. Yet, based on the chosen research methodology, it seems reasonable to assume that the review process covered a large share of the studies available.The literature concerning the evolution of the Knowledge Management (KM) has highlighted that KM as a strategy and tool is now more in line with the basic definition of knowledge and wisdom. The advancement in Information Technology (IT), has supported knowledge capture process by utilizing the human dimension of KM that emphasize on knowledge context. The main contribution of this study is to confirm the close relationship of dependency of IT and KM.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle