Knowledge Integration in Complex Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Multidisciplinary knowledge teams are often used in organizations because most innovation happens at the boundaries between disciplines or specializations. When confronted with novel and uncertain tasks, team members have to evaluate others’ expertise and knowledge contributions and integrate disparate knowledge. On one hand, they can emphasize knowledge validation, elaboration, and explicitly confront the differences found across knowledge boundaries – an approach referred to as knowledge traversal. On the other hand, they can trust each other’s domain expertise, avoid knowledge conflict, and co-create a common framework based on a meshing of individual contributions – an approach referred to as knowledge transcendence. However, little is known about why team members engage in either practice, what situations trigger them, and when it is necessary to accept or confront the knowledge of the other team members during complex collaboration. This research identifies how these knowledge workers assess when they need to engage in deep dialogue (i.e., knowledge traversal) and when they accept each other’s knowledge contribution (i.e., knowledge transcendence). Based on in depth interviews with 27 knowledge workers involved in complex tasks in multidisciplinary settings, we offer a practice-based view how knowledge integration is achieved.
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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 | 0,014 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».