Bouchard*, Scott Paquette*** * École de bibliothéconomie et des sciences de l'information, Université de
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge and information management practices in knowledge-intensive organizations: A case study of a Québec public organization 1 Résumé: Cet article présente comment une organisation à haute intensité de savoir mobilise et maximise ses capacités informationnelles et du savoir. Les résultats indiquent qu'en termes d'utilisation de l'information, de culture et de gestion, les répondants estiment pouvoir utiliser efficacement l'information pour réaliser leur travail, qu'il est utile à l'organisation et que le partage de l'information est essentiel pour le réaliser. L'information consignée et les mécanismes formels de transfert d'information et de connaissances sont aussi perçus comme les plus importants. Abstract: This paper examines how a knowledge-intensive organization mobilizes and leverages its knowledge and information capabilities. The results indicate that in terms of information use, culture, and management, the respondents believe that they can use information effectively to solve work problems, that their work benefits the organization, and that information sharing is critical to their being able to do their job. Recorded information and formal information and knowledge sharing mechanisms are also perceived as most important. 1.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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; 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 ».