Towards a unified knowledge management framework in non-profit sector: The case of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The interest in knowledge management (KM) and its capabilities exists in all business sectors. Since 2009, and building on the result of Heisig's (2009) study, a few researchers have tried to create a new unified knowledge management framework, such as Evans et al. (2015) and Shongwe (2016). These frameworks and other heterogeneous knowledge management frameworks have been presented as holistic solutions that meet all sectors’ needs globally. Aiming to assist non-profit organizations implementing knowledge management programs, and as a part of a PhD thesis, this qualitative case study provides a practical and effective holistic KM framework dedicated to guiding NPOs in achieving their goals in serving surrounding communities and countries. This paper highlights pertinent issues in Knowledge Management framework development and implementation, which enhances the academic understanding and the practical implementation avenues for KM researchers and managers in the non-profit sector by suggesting common components of KM programs in NPOs led by a framework. This study is unique in presenting knowledge management components and framework derived from NPOs’ country, language, and culture to meet their specific needs and guide them in implementing successful KM programs.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».