Chinese expatriates working with African partners: power struggles and knowledge hiding
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study explores African partners' experiences regarding Chinese expatriates' knowledge control practices in 29 Sino-African joint ventures in 12 countries. It provides insights into power dynamics and knowledge transfer (KT) from African partners' perspective. Design/methodology/approach The qualitative paper mobilized semi-structured interviews with Africans who worked with Chinese expatriates across Africa. The study focused on understanding the experiences of African partners when collaborating with their Chinese expatriate colleagues on assignments in joint ventures (JVs) in Africa. Findings Chinese expatriates employed five tactics, as described by African partners, to control knowledge based on power, behaviors and knowledge type. Particularly, through the lens of unofficial power, this study explains knowledge hiding tactics between knowledge-holding Chinese expatriates and host country knowledge-seeking locals. A new dimension of authority-based knowledge hiding is discovered. Originality/value The paper brings new insights into the analysis of power (official and unofficial) boundaries regarding knowledge control mechanisms in joint venture collaborations between employees from China and Africa. Unofficial power appeared as a major leverage for expatriates in monopolizing their strategic knowledge. The study recommends mobilizing African diaspora and repatriates from China to improve KT for Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».