Identification and Prioritization of Factors Affecting Knowledge Concealment By Managers in Guilan University of Medical Sciences by AHP Hierarchical Method
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim Hiding knowledge in the organization is a new topic in the field of knowledge management. The purpose of this study is to identify and prioritize the factors affecting knowledge concealment by managers in Guilan University of Medical Sciences by AHP hierarchical method. Methods & Materials The research is applied in terms of purpose and based on a qualitative-quantitative approach. The statistical population of the study included philosophical experts in the field of management and experimental experts of the University of Medical Sciences who were selected as a sample by purposive sampling method and snowball technique until the theoretical saturation was reached. The data collection tool was a semi-structured interview. After enumerating the indicators affecting knowledge concealment and then by hierarchical analysis (AHP) method and using Expert Choice11 software, the identified factors were prioritized. Ethical Considerations In this research, prior to interviewing the experts, written consent was received from them regarding the confidentiality of the research (Code: IR.IAU.LIAU.REC.1401.002). Results The research findings showed that among the 7 effective factors considered by experts, the power-seeking factor has the greatest impact on knowledge concealment by managers in the University of Medical Sciences and emotional intelligence has the least weight or importance. Conclusion Accordingly, by reducing power-seeking, in addition to creating a transparent and reliable atmosphere, it is possible to establish knowledge sharing in the University of Medical Sciences.
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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 | 0,011 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».