Individual knowledge measurement: organizational knowledge measured at the individual level
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 Fundamental classifications of knowledge may be measurable as factors of production and can reveal evidence of specialization between adjacent stages of production even in the presence of shared substantive knowledge. This study of aims to distinguish between, and empirically measure, relative reliance on fundamental classifications of knowledge at the individual level. Design/methodology/approach In this study, investment managers were asked in an online survey to weigh their relative reliance on tacit, codified and encapsulated knowledge in executing different investment strategies for diverse client groups. Measures of relative reliance on each fundamental classification of knowledge were derived from weights assigned by each survey respondent in a series of six questions. Findings Survey respondents provided reliable measures of their relative reliance on tacit, codified and encapsulated knowledge. Reliance on these fundamental classifications of knowledge is shown to differ between investment managers, depending on the investment strategies being used and client groups served. These differences were exhibited notwithstanding all the respondents sharing common substantive knowledge. Research limitations/implications Measures of relative reliance on three classifications of knowledge were based on self-reported ratings rather than on objectively observed phenomena, making them subject to measurement error. Therefore, researchers are encouraged to observe relative reliance on tacit, codified and encapsulated knowledge in future studies. Originality/value The divergences in relative reliance on the fundamentally different knowledge-based factors of production were found in the presence of jointly held substantive knowledge, suggesting that fundamental classifications of knowledge are measurable and can provide evidence of specialization.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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