Organisational Information and Knowledge Sharing: Uncovering Mediating Effects of Perceived Trustworthiness Using the PROCESS Approach
Notice bibliographique
Résumé
Many organisations are confronted with challenges in getting employees to effectively participate in information and knowledge sharing (IKS). Further, IKS is embedded in multifaceted social contexts, which are influenced by several different social and cognitive factors. This study is in support of the hypothesis that perceived trustworthiness is widely implicated as a mediating factor between those social–cognitive factors and IKS. Previous work, however, uncovered only a handful of such mediating effects. It is argued here that the paucity may have been due to limitations of the statistical methods. This study employs PROCESS, a more powerful current method for mediation analysis in an attempt to uncover previously hidden relationships. Analyses were performed on data collected from 275 knowledge workers (legal professionals and paralegals) engaged in shared legal project work, at one of Canada’s largest multijurisdictional law firms. Social–cognitive factors that were considered were shared language, shared vision, tie strength, age/gender/educational homophily and relationship length. IKS outcomes were willingness to share, willingness to use and perceived receipt of useful information/knowledge. Consistent with the hypothesis, the more powerful method revealed a large number of significant mediating effects of perceived trustworthiness. Out of possible 112 simple mediation models, 62 were significant, 44 of which had been previously undiscovered. The results highlight the importance of trust as well as the power of current methods for mediation analysis and serve as a strong argument for their use. The paper concludes with implications for research and practice.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».