Evasive knowledge hiding in academia: when competitive individuals are asked to collaborate
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle