Explore the Optimal Node Degree of Interfirm Network for Efficient Knowledge Sharing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Network structure is a critical issue for efficient interfirm knowledge sharing. The optimal node degree turns out to be decisive because it is generally regarded as a core proxy of network structural characteristics. This paper is to examine what is the optimal node degree for an efficient network structure. Methods: Based on an interaction rule combining the barter rule and the gift rule, we first describe and then build a knowledge diffusion process. Then using four factors, namely network size, network randomness, knowledge endowment of network, and knowledge stock of each firm, we examine the factors that influence the optimal node degree for efficient knowledge sharing. Results: The simulation results show that the optimal node degree can be determined along the change in outer factors. Furthermore, changing the network randomness and network size has little impact on node degree. Instead, knowledge endowment of network and knowledge stock of each firm both have significant impact on the node degree. Conclusion: We find that an optimal node degree can always be found in any condition, which confirms the existence of a balanced state. Thus, policymakers can determine the appropriate number of links to avoid redundancy and thus reduce cost in interfirm networks. We also examine how different factors influence the size of the optimal node degree, and as a result, policymakers can set an appropriate number of links under different situations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle