Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to identify the current state of knowledge management (KM) diffusion in LIS schools. In terms of content, we have identified two principal approaches to the perception of KM in the LIS community: an active approach, seeing KM as an opportunity for the LIS community to change; and a passive approach, seeing KM merely as a topic of information management with a new label. Our research analyzed study programs at 145 LIS schools and in 188 LIS study programs in the United States, Canada, Europe (in particular, Russia), Australia, India, South Africa, China, Japan, Singapore, and Brazil and observed the inclusion or non-inclusion of KM courses in those programs. We employ a narrower approach to defining a KM course as being one having the term “knowledge management” in its name. The findings indicate that KM courses are integrated in one-third of the LIS study programs analyzed, and in schools with an information science focus this figure can rise to around 45%. Given the importance of this area and various views regarding KM diffusion in LIS schools, we recommend that those who have already implemented a KM course in their LIS programs create an informal community of practice (CoP) on KM implementation in LIS schools and build an open database of lessons learned from such integration, thereby capturing and sharing this crucial knowledge in a single place.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».