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Enregistrement W2899056621 · doi:10.5539/mas.v12n11p151

The Impact of Knowledge Documentation Process as an Intermediary Variable among Knowledge Acquisition Process, Organizational Culture and Human Capital

2018· article· en· W2899056621 sur OpenAlexvenueno aff
Farah Hanna Zawaideh, Mohammad Alzoubi, Shadi Habis Abualoush, Raed Kareem Kanaan, Ra’ed Masa’deh

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOrganizational and Employee Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationKnowledge managementKnowledge acquisitionHuman capitalProcess (computing)BusinessOrganizational learningGovernment (linguistics)Computer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to investigate the impact knowledge acquisition process, knowledge documentation process, on human capital, and impact organizational culture on documentation process, Accordingly, a questionnaire-based survey was designed to test the aforementioned model based on dataset of 302 employees’ from the National Agriculture Research Center (NARC) in Jordan, questionnaires which include 29 items were used to gather information from the respondents. Multiple regression and simple regression analyses were conducted to test the research hypotheses. This study identified knowledge acquisition and knowledge documentation are the most important factors affecting the accumulation of human capital. The results indicated that knowledge acquisition process and knowledge documentation process positively and significantly affect human capital. However, organizational culture did not prove to be positively related to knowledge documentation process. Moreover, knowledge documentation process positively and significantly mediated the relationship between knowledge acquisition process and human capital. The results have enormous implication for the government sector in Jordan.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,278 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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