Comment favoriser le partage des connaissances ? Le cas des communautés de pratique pilotées
Bibliographic record
Abstract
Résumé Étant donné que toute innovation provient d’un processus créatif qui, lui, découle de l’utilisation et de la transformation de connaissances explicites et tacites, une organisation voulant innover doit se démarquer sur ce qui est très difficile, voire impossible, à imiter : la gestion de ses connaissances, et plus particulièrement le partage de celles-ci. Or, afin de relever cet important défi, l’organisation doit créer une infrastructure à la fois humaine et matérielle. Pour ce faire, il existe différents moyens, l’un d’entre eux étant la communauté de pratique. S’appuyant sur une étude menée auprès de membres de plusieurs communautés de pratique, cet article décrit les principales barrières au partage des connaissances sur les plans individuel, organisationnel et technologique. Nous donnons aussi quatre grands conseils afin de favoriser le partage des connaissances : savoir marier la technologie à son contexte, accorder du temps pour établir des liens avec les sources de connaissances, acquérir l’habitude ou le réflexe de partager les connaissances et, enfin, promouvoir l’importance du partage des connaissances. Fonctions : management, TI, GRH, international, GOP
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.024 | 0.093 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".