Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine innovative practices and emphasize the mechanism of knowledge transfer across knowledge boundaries. By comparing and discussing the emerging boundary issues in knowledge transfer among small- and medium-sized enterprises (SMEs) registered in the incubation centers in China, this paper identified the main knowledge transfer approach and several contextual and organizational factors impacting knowledge transfer. Design/methodology/approach The authors conduct 39 semi-structured in-depth interviews with employees working within business incubation centers in China. The study uses thematic analysis for data analysis. Findings Our results contribute to the literature of knowledge transfer and in particular to our understanding of boundary conditions and knowledge transfer approaches in emerging economies. The results also highlight several contextual and organizational factors which impact knowledge transformation across the pragmatic boundary in the context of China. Practical implications First, organizations need to establish an effective process with tools to accommodate novelty; second, organizations should be aware of the impact of entrepreneurial orientation on innovative performance; and third, it will help organizations if they adopt and integrate information-rich media in managing innovative practices. Originality/value This research highlights the impact of contextual and organizational factors of SMEs on knowledge transfer in emerging markets and chooses incubation centers as study subjects, which is an organizational context that has not been thoroughly studied due to its unique nature and emerging complexity.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».