A mentoria como prática da gestão do conhecimento e da educação corporativa: um desafio possível?
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge has become the new source of wealth and demands resources such as access to and use of information.In order to maintain competitiveness and ensure operational efficiency while continuing to innovate and incorporate new knowledge into their production processes, organizations are guided by a culture of learning, since knowledge creation is facilitated in organizational environments of continuous and permanent learning.Knowledge management and networked learning are configured as a way of enhancing knowledge assets and are implemented through corporate education or corporate universities.Knowledge and human capital management often take unrecognized forms.The objective of this study is to analyze whether the mentoring process of a given public institution can be considered a practice of knowledge and human capital management in the organization's corporate education system.Although interest in mentoring is relatively recent in Brazil, it has been occurring for decades in countries such as Canada and the United States.The approach of this investigation is qualitative, with the option of a case study design.The case studied was the organizational mentoring program of a federal public institution with a documentary data collection method.According to the literature gathered for this article, the program can be considered as formal, organizational, peer-to-peer, and virtual mentoring.Analyzing the content of the collected material, from the perspective of the knowledge conversion modes of the SECI model by Nonaka and Takeuchi (1997), it can be seen that all four modes of the knowledge spiral were contemplated, enabling the integration, sharing, and use of knowledge in order to improve personal and organizational skills through the mentoring strategy.As a proposal for future research, since there are still no significant studies on organizational mentoring, it is suggested that mentoring processes within for-profit organizations be investigated in relation to the application of the SECI model.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».