Organisational Change Elements of Establishing, Facilitating, and Supporting CoPs
Notice bibliographique
Résumé
Although knowledge management (KM) is often proposed as a viable means to enhance business performance by facilitating knowledge creation and sharing, there is serious concern that it frequently fails to deliver on its promise (Despres & Chauvel, 2000; Fuller, 2001; Newell, Scarbrough, Swan & Hislop, 1999; Pietersen, 2001; Brown & Duguid, 2000; Storey & Barnett, 2000). Smith and McLaughlin (2003) posit that KM’s lacklustre performance can often be traced to non-rational emotion-based “people-factors” that negatively influence interpersonal relationships, and that are ignored during typical KM implementation. These authors argue that the success of any significant change initiative, including KM, will be critically dependent on understanding, and improving as necessary, the collaborative characteristics of the organisation’s culture. This article adopts the notion that effective KM is largely people-centric, and that communities of practice (CoPs), when suitably grounded, provide a practical framework for assisting in the development of appropriate “people-factors” and the nurturing of collaborative relationships. It builds on the work of Smith and McLaughlin (2003) by proposing an extension of their approach that helps ensure the presence of a truly collaborative culture in the target community.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».