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Enregistrement W3082515468 · doi:10.5267/j.msl.2020.8.007

The impact of knowledge management infrastructure on the innovation process and products: The mediating role of knowledge management technologies and mechanisms

2020· article· en· W3082515468 sur OpenAlexvenueno aff
Manar Maraqa, Ghassan Issa Al Omari, Mufleh Amin AL Jarrah

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementBusinessProcess (computing)Process managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aims at measuring the availability of knowledge management (KM) infrastructure and its impact on the innovation process and products of Munir Sukhtian Trading Group Company (MSTGC), through the intermediary role of KM mechanisms and technologies.The study tool, which took the form of a questionnaire, was designed to collect the required data from the company under research.The validity and stability of the research tool were both tested.The study community is made up of the MSTGC, and the study sample consisted of the senior and middle management.A group of 101 managers were randomly selected from the sampling unit which consisted of (140) managers, heads and deputy heads of departments, sales supervisors and team leaders at the Head Office of the company in Amman.The study used the descriptive-analytical research method, and found the following most notable findings: high level of information technology (IT) infrastructure and intermediate levels of the rest of the components of KM infrastructure (physical environment, common knowledge, organizational culture, and organizational structure).The innovation process is of a medium level and the same is for KM mechanisms and technologies.As for MSTGC's commercial products, the results show a high level represented by two things: first, value-added products and knowledge-based products.Furthermore, a statistically significant effect was found (α≤0.05) for the KM infrastructure with its components (IT infrastructure, physical environment, common knowledge and organizational structure) on the MSTGC's products.On the other hand, the effect was outwardly in relation to the component of organizational culture.The findings also show that the KM infrastructure had a statistically significant impact on the innovation process and the products through KM mechanisms and technologies.The study presented a set of recommendations, most notably: the need for enhancing and elevating the intermediate levels of KM (physical environment, common knowledge, organizational structure, organizational culture), while maintaining the high levels of IT infrastructure.Also, among the recommendations is the need for maintaining the high levels of value-added and knowledge-based products of MSTGC's in order to remain in competition with the market and enhance the reputation of the company's products among customers.Also recommended is paying more attention to KM infrastructure because of its impact on the innovation process and the company's products.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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