شناسایی و تحلیل مولفههای اصلی مدیریت دانش در بخش عمومی و دولتی کشورها با رویکرد مطالعه تطبیقی
Bibliographic record
Abstract
هدف: هدف این پژوهش، شناسایی و تحلیل مولفههای اصلی استقرار مدیریت دانش در بخش عمومی و دولتی کشور است.روش پژوهش: در این پژوهش، تجربیات کشورهای مختلف در زمینه مدیریت دانش در بخش عمومی و دولتی از سه طبقه کشورها با تحقیق و توسعه بالا، کشورها با تحقیق و توسعه متوسط و کشورها با تحقیق و توسعه پایین انتخاب شدند. به منظور تحلیل تجربیات ، از روش کیفی تحلیل چارچوب استفاده و تلاش شده است با استفاده از کدگذاری، مولفههای اصلی (مضمونهای اصلی) مدیریت دانش از تجربیات کشورها استخراج شود.یافتهها: یافتههای پژوهش نشان میدهد، مهمترین مولفههای اصلی استقرار مدیریت دانش در بخش عمومی و دولتی عبارتند از منابع انسانی و آموزش، زیرساخت فناورانه، فرهنگ سازمانی، یادگیری و نوآوری ، و ساختار سازمانی. نتیجهگیری: برپایه نتایج این پژوهش، تحقق مولفههای ششگانه استقرار مدیریت دانش در بخش عمومی و دولتی نیازمند انجام برخی اقدامات عملی مرتبط است که در این پژوهش به آنها اشاره شده است.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.084 | 0.050 |
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".