Knowledge assets, capabilities and performance measurement systems: a resource orchestration theory approach
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The pivotal role of knowledge management (KM) and its extensive implications have been debated in the academic literature with insufficient focus on its link to particular organizational control mechanisms such as performance measurement systems (PMS). To bridge this gap and building on resource orchestration theory, this paper aims to investigate the relationships between KM factors, PMS and corporate performance. Design/methodology/approach Based on a survey data set of 92 listed companies in Iran, the framework and hypotheses were tested using structural equation modeling (SEM) based on partial least squares (PLS). Findings The SEM-PLS results indicate that knowledge assets are significantly associated with both PMS and corporate performance while knowledge process capabilities (KPC) are not significantly associated with PMS and corporate performance. This study also shows that PMS mediates the relationship between knowledge assets and corporate performance. Practical implications The results suggest that the use of appropriate management control systems plays an effective role in synchronizing, aligning and orchestrating a company’s various knowledge resources, which, in turn, can lead to superior overall performance. Originality/value Building on a unique synthesis of resource orchestration theory and the knowledge-based view of the firm, the results of this study provide the first empirical evidence on how PMS intervenes in the relationship between knowledge resources (knowledge assets and KPC) and corporate performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle