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Enregistrement W4282826187 · doi:10.1108/jkm-12-2021-0920

The Great Resignation: the great knowledge exodus or the onset of the Great Knowledge Revolution?

2022· article· en· W4282826187 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementOrganizational learningKnowledge value chainKnowledge economyPersonal knowledge managementHuman capitalCompetitive advantageKnowledge workerBusinessComputer scienceMarketingEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this Real Impact Viewpoint Article is to analyze the phenomenon of the Great Resignation from the knowledge management perspective. Design/methodology/approach It applies the knowledge-based view of the firm to the notion of the Great Resignation, reviews the extant literature and relies on secondary data. Findings The Great Resignation has created numerous knowledge-related impacts on the individual, organizational and national levels. On the individual level, because of an accelerating adoption of freelancing, the future may witness an expansion of the category of the knowledge worker and a growing need for personal knowledge management methods and information technologies. Organizational effects include knowledge loss, reduced business process efficiency, damaged intra-organizational knowledge flows, lower relational capital, lost informal friendship networks, difficulty attracting the best human capital, undermined knowledge transfer processes and knowledge leakage to competition. Countries may also witness the depletion of national human capital. Practical implications Managers should learn how to use the available human capital more efficiently; realize the importance of universal succession planning programs; automate knowledge-centric business processes; facilitate knowledge-based IT initiatives by implementing self-functioning virtual communities, including enterprise social networks; restructure organizations to optimize intra-organizational knowledge flows; adjust strategies, products and target markets based on the available human capital; and create telecommuting conditions for people with disabilities who cannot be physically present. Knowledge management scholars are presented with a unique opportunity to convert the numerous theoretical insights accumulated within the boundaries of their discipline into practical application to facilitate the Great Knowledge Revolution. Originality/value This viewpoint offers managerial recommendations and inspires future Great Resignation investigations.

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,269 · 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