Absorption, combination and desorption: knowledge-oriented boundary spanning capacities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to theoretically develop and empirically explore knowledge absorption, combination and desorption within and between organizations. Design/methodology/approach On the basis of knowledge-based view and absorptive capacity, the authors have conducted a multiple-case study to develop a theoretically grounded and empirically supported model of intra- and inter-firm knowledge cycles. Findings Firms identify their knowledge gaps and stocks, both tacit and explicit, undertaking efforts to fill the latter and maximize the value of the former. The paper finds that knowledge exploration, integration and exploitation both within the firm and between firms relies on absorptive, combinative and desorptive capacities. Further, as such capacities are organizationally expensive to maintain, firms will often emphasize one capacity over the other and focus either internally or externally to meet organizational goals. Originality/value While there is extensive research into absorptive capacity and some into combinative capacity, there is little empirical investigation of desorptive capacity and none into the integration of the three concepts; this paper seeks to fill that gap. Moreover, the resulting novel integrative model allows managers and researchers to identify the various capacities in use and their applications within the firm and between firms.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».