An Empirical Investigation of Knowledge Management Strategy and Information Technology Strategy on Performance
Notice bibliographique
Résumé
Recently, a great number of theoretical frameworks have been proposed to develop the linkages between knowledge management (KM) and organizational strategy. While there has been much theorizing and case study in the area, validated research models integrating KM strategy and information technology (IT) strategy for empirical testing of these theories have been scarce. It is thought that the rapid progress of IT has been provided a good solution to support KM practices. Choosing the proper ITs to fit with different KM strategies is critical for organizations. Effective KM activities require employing KM strategies, as well as IT, appropriately. That is, as long as the KM strategy has been determined within an organization, the IT strategy must be followed. In this present research, we try to develop and examine a research model for explaining the relationships between KM strategy, IT strategy, and their effects on performance. Empirical data for hypotheses testing are collected from top-ranked companies in Taiwan; yielding 161 valid samples. The findings showed that KM strategy has a positive direct effect upon IT strategy; KM strategy and IT strategy have significant positive effects upon KM performance and IT performance respectively, and then collectively, have the impact upon business performance. Finally, from the empirical data analysis, meaningful findings and conclusions are derived, and suggestions for future research are proposed and discussed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,006 |
| 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 ».