You reap what you sow: knowledge hiding, territorial and idea implementation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».