Bridging the gap between work‐ and nonwork‐related knowledge contributions on enterprise social media: The role of the employee–employer relationship
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge is an invaluable resource and a key to organisational success. To leverage this resource adequately, organisations must encourage their employees to share what they know with their peers. Enterprise social media (ESM) has emerged as an ideal venue for achieving this goal, and numerous studies have examined the drivers of work‐related knowledge contributions on these platforms. The present study contributes to this body of research by examining a prevalent yet underexplored form of knowledge sharing that often occurs on ESM: nonwork‐related knowledge contributions. We argue that contrary to a commonly held belief, this presumably hedonic employee behaviour can benefit organisations through its spillover effect on the work domain. In other words, we argue that nonwork‐related knowledge contributions on ESM can foster work‐related ones. Building on social exchange theory and on the associative–propositional evaluation model in social psychology, we also show that the employee–employer (EE) relationship—conceptualised in terms of perceived organisational support and perceived employee psychological safety—moderates the relationship between the two forms of knowledge contributions. The analysis of field data collected from 269 employees of a French e‐commerce company confirmed that nonwork‐related knowledge contributions are positively associated with work‐related ones and that this positive association is moderated by the EE relationship. We discuss the theoretical contributions of our results and explain key managerial implications for organisations hoping to reap the benefits of ESM in a sustainable way.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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