Knowledge sharing, knowledge seeking, and emotions: A longitudinal study of hospital restructuring <scp>decision making</scp>
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».