A Knowledge Development Perspective on Literature Reviews: Validation of a new Typology in the IS Field
Notice bibliographique
Résumé
Literature reviews (LRs) play an important role in developing domain knowledge in all fields. Yet, we observe insufficient insights into the activities with which LRs actually develop knowledge. To address this important gap, we 1) derive knowledge-building activities from the extant literature on LRs, 2) suggest a knowledge-based LR typology that complements existing typologies, and 3) apply the typology in an empirical study that explores how LRs with different goals and methodologies have contributed to knowledge development. In analyzing 240 LRs published in 40 renowned information systems (IS) journals between 2000 and 2014, we draw a detailed picture of knowledge development that one of the most important genres in the IS field has achieved. With this work, we help to unify extant LR conceptualizations by clarifying and illustrating how they apply different methodologies in a range of knowledge-building activities to achieve their goals with respect to theory.
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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 | 0,140 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,064 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,025 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».