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Enregistrement W4249501423 · doi:10.4018/978-1-7998-0417-8.ch024

The Role of Human Resources (HR) in Tacit Knowledge Sharing

2019· book-chapter· en· W4249501423 sur OpenAlexaff
Kimiz Dalkir

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementTacit knowledgeKnowledge sharingSuccessor cardinalPersonal knowledge managementContext (archaeology)ConfusionExplicit knowledgeKnowledge transferBody of knowledgeKnowledge value chainComputer scienceOrganizational learningBusinessPsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Knowledge Continuity Management (KCM), knowledge from highly experienced employees leaving the organization is particularly challenging to document, classify and organize so that it can be accessed, understood and used by the successor to that employee. Horizontal knowledge sharing (in the context of peer-to-peer networks) and vertical knowledge transfer (in the context of KCM) are distinguished in order to address some of the conceptual confusion in this field. Both Human Resources (HR) and Knowledge Management (KM) units contribute to KCM but they need to do so in a more integrated fashion. The complementary roles played by the KM and HR teams are analyzed in a case study to show how they can work in tandem to ensure knowledge continuity in an organization. Key recommendations are made on how to implement a comprehensive KCM strategy for tacit knowledge, including the role that can be played by information and communication technologies.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,264 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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