Critical success factors in implementing knowledge management in consultant firms for Malaysian construction industry
Notice bibliographique
Résumé
In Malaysia, there has been an argument that the Knowledge Management (KM) practice especially in construction industry has not been commensurable with its status as a developing country. Hence, an initiative that aims to appraise the KM practice amongst consultant firms working in industry of construction in Malaysia becomes the focal point of this study. This aim is achieved by fulfilling its objectives of delving into the understanding of consultant firms on KM practices and exploring the critical success factors (CSFs) of KM implementation in Malaysia. In this paper, the data is studied on a number of statistical analysis tools, namely descriptive analysis, reliability analysis and relative important index (RII). The results obtained from the questionnaire survey clearly showed that most respondents made a claim that KM enhances the decision making in the organization and KM spurs innovations. Few respondents disagreed with the components of KM practices, indicating that these respondents may not be well aware of the importance of KM. About the top ranking of CSFs for KM practices implementation, it is found that "continuous organization support", "leadership demonstration by senior staff/management", "knowledge and sharing culture", "execution of plan", and "continuous learning" make the top five factors very vital to the effective execution of KM by the consultant firms in the construction industry.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».