Promoting intentional unlearning through an unlearning cycle
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Although there is widespread agreement about the importance of and need for unlearning particularly in an organizational context, concerns have been expressed by some researchers with respect to the coherence of the concept. The purpose of this paper is to complement organizational theories of unlearning with a clearer definition of intentional unlearning and develops an “unlearning cycle” comprising of the steps that influence unlearning focused on the need to update knowledge obtained in the past. Design/methodology/approach In this paper, the authors review both the current state of conceptual development and the empirical underpinning of the concept of unlearning and relate it to emerging literature on the links between levels of learning to then propose a conceptual framework which includes employees and managers as key actors in enabling intentional unlearning. Findings Unlearning critics have argued that unlearning has no explanatory value and is unnecessary because clear alternatives and less problematic concepts better frame the research gap that has been identified in the unlearning research literature. By addressing these concerns, this study proposes three key structures to facilitate intentional unlearning, namely, those represented by the unlearning cycle. Originality/value This study sheds light on the relationship across different unlearning levels. In addition, this study attempts to indicate how greater rigor may be brought to the development of research in the fields of intentional unlearning.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».