Knowledge Sharing in Organisations: Finding a Best-fit Model for a Regulatory Authority in East Africa
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge is an essential organisational asset that contributes to organisational effectiveness when carefully managed. Knowledge sharing (KS) is a vital component of knowledge management that allows individuals to engage in new knowledge creation. Until it’s shared, knowledge is considered useless since it resides within the human brain. Public organisations specifically, are more involved in providing and developing knowledge and hence can be classified as knowledge-intensive organisations. Scholarly research conducted on KS has proposed a number of models to help understand the KS process between individuals but none of these models is specifically for a public organisation. Moreover, to really reap the benefits that KS brings to an organization, it’s imperative to apply a model that is attributable to the unique characteristics of that organisation. This study reviews literature from electronic databases that discuss models of KS between individuals. Factors that influence KS under each model were isolated and the extent of each of their influence on KS in a public organization context, were critically analysed. The result of this analysis gave rise to factors that were thought to be most critical in understanding KS process in a public sector setting. These factors were then used to develop a KS model by categorizing them into themes including organisational culture, motivation to share and opportunity to share. From these themes, a KS model was developed and proposed for KS in a medicines regulatory authority in East Africa. The project recommends that an empirical study be conducted to validate the applicability of the proposed KS model at a medicines regulatory authority in East 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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».