The impact of offshoring on knowledge‐intensive services: A study of activities in service production processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research summary: In order to identify the impact of offshoring on knowledge‐intensive services (KIS), the activities related to the transfer and co‐creation of knowledge in the service production process are studied in this paper. The concepts of activity systems and activity structures from practice theory are used to analyze these activities. A qualitative case study of multiple offshored KIS shows that offshoring changes activity systems and structures within the production process. Activities related to the transfer of knowledge are reduced while the co‐creation of knowledge remains evident in the process. As a result, KIS become more modularized and less customized, evidencing changed KIS characteristics. The paper adds to service offshoring and international service management literature and extends practice theory. Managerial summary: This paper studies how knowledge‐intensive services (KIS) are impacted by a geographic relocation of the services across country borders. The relocation, termed offshoring, implies that the service client and provider are geographically separated and need to interact on a distance in order to produce the service. As the service production is dependent on the transfer of existing knowledge and co‐creation of new knowledge by clients and service providers, the geographic distance is challenging KIS production processes. An empirical analysis finds that the geographic distance is changing the way the services are produced. The transfer and co‐creation of knowledge are reduced leading to fewer interactions between clients and service providers, mainly knowledge coproduction remains important. These changes lead to altered KIS production processes and service characteristics.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».