Does generational thinking create differences in knowledge sharing and<scp>ICT</scp>preferences?
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
Abstract Organizational strategies around employee retirement are often cast in generational terms (i.e., as knowledge transferred between older and younger generations). Within this context, research suggests generational differences in knowledge sharing preferences and in supporting information and communication technology (ICT) preferences. At the same time, others argue that the concept of generations is a myth, or a stereotype‐driven perception. Therefore, the objectives of this study were (1) to examine whether there are generational differences in knowledge sharing and ICT preferences and (2) to examine whether perceptions of younger and older generations' preferences match their actual preferences. Data were collected from 138 survey participants (Baby Boomers, Generation Xers, and Millennials) and analyzed using ANOVAs, effect sizes, and confidence intervals. Additionally, 13 interviews were conducted with Baby Boomers and analyzed using content and narrative analyses. Findings showed no reliable differences between the three generations' preferences for knowledge sharing modalities (i.e., in writing and verbally) and methods (i.e., in person and through various ICTs). The most preferred methods were email, in‐person, telephony, and instant messaging. Most interestingly, while all generations had an accurate perception of Millennials' sharing preferences, they all demonstrated a distorted perception of Baby Boomers' preferences. Moreover, the broader the generation gap, the greater the discrepancy in perception. These findings support the postulation that generational differences may be a matter of perception rather than actuality. The most significant implication for research and practice is to retire generational thinking and to propose several alternative organizational strategies in managing knowledge continuity.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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