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Enregistrement W3089262414 · doi:10.1504/ijbis.2020.10032327

Meta-analytical structural modelling of virtual communities: the case of professional and non-professional users

2020· article· en· W3089262414 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Information Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge sharingVirtual communityAffect (linguistics)Computer scienceKnowledge managementWork (physics)Process (computing)Structural equation modelingThe InternetPsychologyWorld Wide WebEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, the factors that motivate knowledge-sharing process in a virtual community (VC) remain unclear. VCs exist in two different but similar scenarios. The first scenario involves professional virtual communities (PVCs) formed by professionals in similar areas looking to solve common problems. PVCs within a company often work to address similar problems in multiple plants and countries. The second scenario involves non-professional virtual communities (NPVCs). This study discusses some factors that affect knowledge sharing in virtual communities and compares the effects and behaviours between PVCs and NPVCs. We investigate these issues by quantitatively reviewing the available literature using meta-analytical structural equation modelling (MASEM) for both PVCs and NPVCs to evaluate the moderating effects of conventional professional knowledge-sharing methods. Although trust was established as a crucial element in both models, the factors associated with each model differed substantially. The absolute values of the correspondence of trust with self-efficacy and with knowledge sharing were lower for PVCs than for NPVCs. This research revealed the singularities of these different information systems applied to businesses.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,199 · 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