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Enregistrement W2886068993 · doi:10.1002/kpm.1585

Assessing the impact of customer knowledge management on organizational performance

2018· article· en· W2886068993 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueKnowledge and Process Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementBalanced scorecardCustomer knowledgeOrganizational performanceBusinessProcess (computing)Process managementPerformance measurementOrganizational learningOrganizational behavior managementComputer scienceOrganizational behavior and human resourcesCustomer advocacyMarketingService quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to discover how customer knowledge management (CKM) enhances organizational performance. For this purpose, a process‐oriented framework is developed to examine the relationship among organizational knowledge infrastructure, CKM processes, CKM capabilities, and organizational performance. Organizational knowledge infrastructure includes both “customer relationship management infrastructure” and “knowledge management infrastructures.” The balanced scorecard dimensions are used for measuring organizational performance. Based on process‐oriented approach, infrastructures enhance CKM capabilities through CKM processes and consequently improve firm performance. The research framework is evaluated by a questionnaire survey in 51 software companies in Iran. The empirical work indicated that constructed measures demonstrate the key psychometric properties including reliability and validity. The findings also demonstrate mediating role of CKM processes and CKM capabilities on the relationship between CKM and organizational performance. It means that firms with improved CKM process capabilities enjoy better organizational performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle