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Enregistrement W4312308582 · doi:10.4018/ijkm.313446

ICTs in Knowledge Sharing and Organization Culture

2022· article· en· W4312308582 sur OpenAlexaff
Muhammad Mohiuddin, Marian Matei, Md. Samim Al-Azad, Zhan Su

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Knowledge Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementKnowledge sharingInformation and Communications TechnologyInterpersonal communicationOrganizational cultureCompetitive advantageICTSBusinessKnowledge value chainValue (mathematics)Organizational learningComputer sciencePublic relationsPsychologyMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes the knowledge value chain of a center for continuing education that offers skill development programs for adult learners. It analyzes how the center can improve efficiency and capacity by effective knowledge sharing (KS) that requires both information and communication technologies (ICT) and the conducive organizational cultures. The case study methodology was used to study the factors that influence KS in an academic environment. KS depends on the type of knowledge, motivation, and opportunity to share. The results show that both knowledge management systems and a conducive organizational culture are needed to implement an effective KS strategy. Thus, the study focuses on the emergent approach, i.e., focusing on interpersonal dynamics and the nature of their daily tasks, and engineering or management approach, i.e., focusing on the infrastructure of KS. This study shows how systematic and organized KS can help an organization offer continuing education services effectively and improve performance in the competitive marketplace.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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