L’influence de la motivation de l’équipe et du comportement des leaders sur le partage des connaissances scientifiques dans les universités
Notice bibliographique
Résumé
Cet article vise à analyser l’influence de la motivation des membres des équipes et du comportement des leaders sur le partage des connaissances entre les universitaires d’une équipe de projet de recherche. À cette fin, une étude menée auprès de 678 chercheurs universitaires appartenant à des équipes de projet liées à plusieurs universités espagnoles a été réalisée. Une analyse de régression hiérarchique a été effectuée pour analyser les données, et les résultats révèlent que les leaders ayant un style axé sur les connaissances ont une influence positive sur les connaissances partagées entre les membres de leur équipe de recherche. Néanmoins, et contrairement aux attentes, les résultats montrent également que la motivation extrinsèque des universitaires a un effet négatif sur le partage des connaissances, tandis que la motivation intrinsèque n’a aucun effet. Les résultats sont similaires si l’on considère le domaine scientifique. Cet article apporte une contribution importante à la littérature sur la gestion des connaissances dans le contexte particulier de la recherche universitaire. Il révèle l’importance d’un style de leadership axé sur les connaissances en tant que déterminant clé du partage des connaissances au sein des équipes de recherche.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».