Optimizing Network Communication Structure for Knowledge Transmission in Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Organizational stakeholders are often burdened with the amount of information coming their way through various means of organizational communication. Information overload has been studied, and methodologies have been proposed to optimize the amount of information to which each user is exposed to be consistent with their processing capacity, mostly through filtering approaches. Our focus is on investigating the impact of communication network topologies that maximize the overall network value. We propose a conceptual framework, followed by a mathematical simulation model, of a small network of uniform users with limited information processing capacities, exchanging messages that decay over time at a uniform, organization-wide rate. Exogenous concepts in our framework are the amount of information generated in an organizational network which is then presented to individual stakeholders, the stakeholder’s ability to process information and the organization-wide information decay factor. Within the context of our proposed framework, we investigate the ability of different network topologies to facilitate the dissemination of organizational information. The level of interconnectedness of the network is expressed via different graph metrics with the minimum inbound degree being the most critical indicator of network success within the context of our benchmark organizational model across a variety of scenarios representing different levels of information decay and the stakeholders’ ability to consistently contribute information of value to other stakeholders. Our results suggest that organizations should strive for levels of interconnectedness in their communication networks that are consistent with the stakeholders’ information processing capacity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».