Knowledge sabotage as an extreme form of counterproductive knowledge behavior: the perspective of the target
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore the existence of knowledge sabotage in the contemporary organization from the perspective of the target. Design/methodology/approach This study collected and analyzed 172 critical incidents reported by 109 employees who were targets of knowledge sabotage in their organizations. Findings Over 50 per cent of employees experienced at least one knowledge sabotage incident. Knowledge sabotage is driven by three factors, namely, gratification, retaliation against other employees and one’s malevolent personality. Knowledge saboteurs are more likely to provide intangible than tangible knowledge. Knowledge sabotage results in extremely negative consequences for individuals, organizations and third parties. Organizations often indirectly facilitate knowledge sabotage among their employees. Both knowledge saboteurs and their targets believe in their innocence – saboteurs are certain that their action was a necessary response to targets’ inappropriate workplace behavior, whereas targets insist on their innocence and hold saboteurs solely responsible. Practical implications Organizations should recruit employees with compatible personalities and working styles, introduce inter-employee conflict prevention and resolution procedures, develop anti-knowledge sabotage policies, clearly articulate the individual and organizational consequences of knowledge sabotage and eliminate zero-sum game-based incentives and rewards. Originality/value This is the first study documenting knowledge sabotage from the target’s perspective.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».