MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6998826555

Barriers to Knowledge sharing : An investigation of Practice Area Networks at WSP Sweden

2023· other· en· W6998826555 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge sharingEnthusiasmStatus quoQuarter (Canadian coin)Bridge (graph theory)Preference
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigative case study of how barriers to knowledge sharing manifest at the Swedish subsidiary of the global consulting firm WSP, seeks to bridge the theory-practice gap in the knowledge management literature. The investigation focused on Practice Area Networks, or PANs, which are global information and communication networks at WSP, and the extent to which these are utilized by junior and senior consultants. The method mainly relies on semi-structured interviews, where 20 interviews were held with different consultants from all business areas. Additionally, a survey with 375 respondents from across all Swedish WSP offices was conducted as well as an on-site investigation at the Stockholm office which included several discussions with different managers. The results from the investigation reveal that despite a prolific enthusiasm for knowledge sharing across WSP Sweden, barriers nevertheless manifest in both a preference for the status quo and through employees’ internal communication problems. Consequently, PANs are not readily adopted but instead an approximate quarter of consultants are both aware of PAN and active users. Since employee knowledge is amongst the most valuable assets of a consulting firm, three propositions for future research were formulated concerning the barriers to knowledge sharing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology)Travaux en français237 207