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Enregistrement W2898166599 · doi:10.1108/jkm-11-2017-0531

Evasive knowledge hiding in academia: when competitive individuals are asked to collaborate

2018· article· en· W2898166599 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

RevueJournal of Knowledge Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésKnowledge managementOriginalityModerationTacit knowledgeKnowledge transferSituational ethicsCompetitive advantageSample (material)InterdependenceKnowledge value chainPsychologyComputer scienceSocial psychologyOrganizational learningBusinessMarketingPolitical scienceCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Academic knowledge work often presumes collaboration among interdependent individuals. However, this work also involves competitive pressures to perform and even outperform others. While knowledge hiding has not yet been extensively examined in the academic environment, this study aims to deepen the understanding of the personal (individual-level) and situational (job-related) factors that affect evasive knowledge hiding (EKH) within academia. Design/methodology/approach A field study was conducted on a nation-wide sample of 210 scholars from both public and private business schools in a European Union member state. A series of paired sample t -tests were followed by hierarchical regression analyses to test moderation using the PROCESS macro. Findings The results suggest that scholars hide more tacit than explicit knowledge. The findings also indicate a consistent pattern of positive and significant relationships between trait competitiveness and EKH. Furthermore, task interdependence and social support buffer the detrimental relationship between personal competitiveness and evasive hiding of explicit knowledge, but not tacit knowledge. Originality/value The research provides insights into several important antecedents of EKH that have not been previously examined. It contributes to research on knowledge transfer in academia by focusing on situations where colleagues respond to explicit requests by hiding knowledge. The moderating role of collaborative job design offers practical solutions on how to improve knowledge transfer between mistrusted and competitive scholars. The collaboration–competition framework is extended by introducing personal competitiveness and relational job design, and suggesting how to manage the cross-level tension of differing collaborative and competitive motivations within academia.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,316 · 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