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Enregistrement W4312308582 · doi:10.4018/ijkm.313446

ICTs in Knowledge Sharing and Organization Culture

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

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

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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