Knowledge sharing, knowledge seeking, and emotions: A longitudinal study of hospital restructuring <scp>decision making</scp>
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prior research examines factors that enable or hinder knowledge sharing and knowledge seeking in groups. However, individuals also share and seek knowledge outside group meetings, especially if the group is making strategic decisions over time. Therefore, this study examines how, during a longitudinal strategic decision‐making process, the emotions of group members and knowledge sharing within the group affect their knowledge‐sharing intentions and knowledge‐seeking behaviors beyond the group. We focus on a single organization, a hospital, whose board created a citizen advisory panel (CAP) of 28 individuals to gather community input on the restructuring of the hospital's activities to contain costs. The group met in five all‐day sessions to provide their input. We surveyed each member before the CAP process and after each CAP session. The resulting longitudinal data were analyzed using panel‐data techniques, with the findings being complemented by qualitative insights. The results indicate, somewhat surprisingly, that both positive and negative emotions (specifically enthusiasm and anxiety) positively affect both knowledge‐sharing intentions and knowledge sharing within groups in strategic decision‐making contexts. We also find that enthusiasm, anxiety, and perceived relative knowledge within groups positively affect subsequent knowledge‐seeking behaviors. Our findings contribute to the literature on knowledge management and organizational decision making. The study provides insights into how, in groups making strategic decisions over time, emotions as well as knowledge sharing within groups affect knowledge‐related intentions and behaviors beyond the groups. The study also adds to the theory of planned behavior to highlight the role of emotions in influencing intentions and behaviors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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