Bridging the gap between work‐ and nonwork‐related knowledge contributions on enterprise social media: The role of the employee–employer relationship
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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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».