Knowledge sharing as a give-and-take practice: the role of the knowledge receiver in the knowledge-sharing process
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 purpose of this study is to investigate whether openness to receive and openness to share knowledge drive employees to share knowledge with colleagues in the workplace. The authors also investigate what, if any, influence knowledge sharing has on performance at both individual and work unit levels. Design/methodology/approach Data were collected from 237 employees from eight banks in Kuwait. Structural equation modeling techniques were used to test the hypotheses. Findings The knowledge receiver’s openness to receive and openness to share knowledge influence the provider’s knowledge-sharing behavior. The latter positively affects the provider’s job performance and the work unit’s innovation performance. Furthermore, knowledge utilization strengthens knowledge sharing’s positive effect on work unit innovation. Research limitations/implications The findings of this study are industry and country specific and, therefore, would likely not be applicable to other settings. Thus, similar future research targeting different industries and/or countries is warranted. As a cross-sectional study, this research can also benefit from subsequent longitudinal studies. Practical implications Organizations should create a culture conducive to sharing knowledge. For example, managers should assure employees that knowledge shared with coworkers will be well received and utilized, remove barriers to new knowledge utilization and create awareness among employees that sharing knowledge benefits knowledge providers as well as knowledge providers. Originality/value The authors provide evidence of how the knowledge receiver’s openness to receive and to share knowledge affect the provider’s knowledge sharing. The authors also provide insights into how knowledge sharing drives job performance and innovation.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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