LEARNING HISTORY AS A CATALYST TO KNOWLEDGE TRANSFER IN HEALTH CARE ORGANIZATIONS Summary
Notice bibliographique
Résumé
The importance of knowledge transfer to an organization’s competitiveness has been well documented. Yet knowledge transfer remains a complex, dynamic process that is far from easy to implement. This paper explores the value of the learning history methodology as a tool to accelerate knowledge transfer and organizational change within organizations. The learning history methodology is a qualitative research methodology that considers human perceptions, actions, opinions, and evaluations and was first designed to help transfer learnings from pilot projects to other parts of an organization. It is typically used within an action research environment, allowing recognition of what has been learned in the past to guide stakeholders in the dialogical generation of a new future. This paper first provides an overview of the literature on the learning history method, followed by an analysis of its application to an ongoing research project at the Eastern Townships Rehabilitation Centre in Quebec. The early results from this research project demonstrate how the learning history method has helped senior managers recognize and address the challenges involved in implementing change and transferring new knowledge in this organization. The learning history process identified employee concerns about change initiatives at the centre, and resulted in necessary modifications to the original implementation plan. The learning history methodology can therefore act as a catalyst to accelerate the knowledge transfer process within organizations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».