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Enregistrement W3023700313 · doi:10.1108/tlo-12-2019-0182

Organizational forgetting Part I: a review of the literature and future research directions

2020· review· en· W3023700313 sur OpenAlexaff
Stefania Mariano, Andrea Casey, Fernando Olivera

Notice bibliographique

RevueThe Learning Organization · 2020
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgettingKnowledge managementSystematic reviewOrganizational learningContext (archaeology)Organizational effectivenessOrganizational studiesOrganizational theoryPsychologyComputer scienceManagement scienceManagementCognitive psychologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to systematically review and synthesize the literature on organizational forgetting. Design/methodology/approach A systematic literature review approach was used to synthesize current theoretical and empirical studies on organizational forgetting. Findings The review and synthesis of the literature revealed that the organizational forgetting literature is fragmented, with studies conducted across disparate fields and using different methodologies; two primary modes (i.e. accidental and purposeful) and three foci (i.e. knowledge depreciation, knowledge loss and unlearning) define current organizational forgetting literature; and the factors that influence organizational forgetting can be grouped into four clusters related to individuals, processes, tools and organizational context. Research limitations/implications This literature review has limitations related to time span coverage and journal article accessibility. Originality/value This paper offers an integrative view of organizational forgetting that proposes a holistic and multilevel research approach and systematic synthesis of organizational forgetting research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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