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Enregistrement W4244107158 · doi:10.4018/978-1-60566-687-7.ch002

Knowledge Appraisal and Knowledge Management Systems

2010· book-chapter· en· W4244107158 sur OpenAlexaff
Hannah Standing Rasmussen, Nicole Haggerty

Notice bibliographique

RevueAdvances in end user computing series/Advances in end user computing (AEUC) book series · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementIntellectual capitalKnowledge value chainPersonal knowledge managementCritical appraisalProcess (computing)Knowledge engineeringKey (lock)BusinessOrganizational learningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge management (KM) is a critical practice by which a firm’s intellectual capital is created, stored and shared. This has lead to a rich research agenda within which knowledge management systems (KMS) have been a key focus. Our research reveals that an important element of KM practice— knowledge appraisal—is considered in only a fragmentary and incomplete way in research. Knowledge appraisal reflects the multi-level process by which a firm’s knowledge is evaluated by the organization or individual for its value. The processes are highly intertwined with the use of the KMS. It therefore requires consideration of KA across multiple levels and types of knowledge across the entire KM cycle. To achieve this goal, we develop and present a taxonomy of knowledge appraisal practices and discuss their role in the KM lifecycle emphasizing implications for research and practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,012
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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