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Enregistrement W3043511551 · doi:10.1108/ijoem-05-2019-0339

You reap what you sow: knowledge hiding, territorial and idea implementation

2020· article· en· W3043511551 sur OpenAlexaff
Xianmiao Li, William Wei, Weiwei Huo, Yi Huang, Manyi Zheng, Jinyi Yan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Emerging Markets · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerritorialityOriginalityContext (archaeology)Process (computing)ConstructiveKnowledge managementPsychologyCreativitySample (material)Knowledge sharingValue (mathematics)Social psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to build a research model from the perspectives of knowledge hiding and idea implementation to examine what factors influence idea implementation and the cross-level moderating role of team territory climate. Design/methodology/approach Data were collected from universities, 52 (R&D) teams in China via a two-wave survey. The final sample contained 209 team members and their immediate supervisors. Hierarchical linear modeling was used to test hypotheses. Findings The results indicated that individuals’ knowledge-hiding behavior had a significantly negative impact on idea implementation and creative process engagement, which played a mediating role. Team territorial climate played a cross-level moderating role between knowledge hiding and idea implementation. If team territorial climate was at a high level, then the negative connection between knowledge hiding and idea implementation would be weaker. Research limitations/implications Under the perspective of territorial behavior in Chinese cultural, it can help to distinguish territorial behavior and be preventive at individual and team levels. This study not only enables managers to clearly understand the precipitating factors of idea implementation but also provides constructive strategies for alleviating the negative effects of knowledge territoriality on creative process engagement and idea implementation. Originality/value This study constructs a cross-level model to explore the relationship among knowledge hiding, creative process engagement and idea implementation at individual and team levels in the context of Chinese R&D enterprises. Additionally, the study analyzes the influence of territoriality on idea implementation under boundary conditions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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