Knowledge Accumulation within an Organization
Notice bibliographique
Résumé
We develop a simple model of task allocation for knowledge workers over their career within an organization. The human capital theory initiated by Becker (1962, 1964) has offered a rich analysis of an individual’s life cycle investment in human capital. One of the main result of this literature states that human capital investments are undertaken at the early stage of the career because workers have then a longer period of time over which they can benefit from the return of their investments. In this paper, we consider a knowledge accumulation problem within an organization that cannot prevent the worker from quitting and using the knowledge outside the organization. In the first best situation, we show a similar result as in the human capital theory, i.e. the share of time allocated to knowledge creation tasks decreases over time. We then ask how this pattern is affected when the knowledge worker can leave the organization and benefit from this knowledge outside the organization. In this case, we obtain the novel result that the time path of the fraction of working time allocated to knowledge creation tasks is non-monotone. This fraction is highest at the early career stage, falls gradually, then rises again, before falling finally toward zero. We also show that an increase in the firm-specificity of knowledge can increase or decrease the life-time income of the knowledge worker.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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 ».