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《国际创新研究学报(英文)》2020,4(1):16-26
Knowledge entrepreneurship is increasingly becoming important in driving innovation for high levels of competitiveness. The purpose of this study was to investigate the relationship between Organization Learning (OL) and Innovation Output (IO) for improved performance in manufacturing firms in Kenya. The theoretical underpinnings on this study are the Schumpeter’s (1934) innovation theory of and the Gleick (1987) complexity theory. The methodology used was mixed method research because it provides a more holistic understanding of a thematic area. The research design that was used is cross-sectional design because it allows for making observations on different characteristics that exist within a group at a particular time. The target population was manufacturing firms across the country. Multi-stage sampling strategy was used to sample 303 respondents from 101 firms. Primary and secondary data were used to collect both qualitative and quantitative data. The questionnaire, interview schedule and a checklist of key informants were used to collect data. Content validity was used to ascertain the credibility of the research procedure and internal consistency technique was used to test for reliability. Correlation and linear regression were used to determine the relationship between OL and IO. Work disruptions were avoided by making prior arrangements and appointments. The findings indicate that OL has a significant influence on IO. It is recommended that lifelong learning, management support and risk tolerance should be encouraged to improve creativity. High creativity is important in raising the capacity to integrate internal and external knowledge for greater levels of IO. Further research should be carried out to find how customers and suppliers information can be utilized to enriched OL. 相似文献
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【目的/意义】大数据互联网时代,知识以碎片化形式分散在大数据环境中,加剧了大知识融合的难度,深刻 地影响了知识的组织和创新过程。如何针对大数据环境下碎片化知识的特征,构建出适于系统性的把握知识和解 决复杂问题的知识融合框架就成为大数据知识工程研究的热点问题。【方法/过程】系统性分析了碎片化知识的特 征,在此基础上构建了基于知识超网络的融合框架,探讨了知识融合的标准、知识融合的维度以及知识融合的机 制。【结果/结论】知识超网络模型是碎片化知识非线性融合的一种可行的研究框架,其面向问题的多维、多级、多层 的综合的知识融合模型为大数据环境下碎片化知识的融合提供了新的思路。 相似文献
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以数字参考咨询领域为例,探讨了数字图书馆领域本体构建的必要性,介绍了构建领域本体的知识工程方法中的“七步法”,随后论述了数字参考领域本体构建的设计,给出了数字参考领域本体框架,并采用OWL语言和Prot啨g啨工具实现了对领域本体的形式化描述詈笞芙?了领域本体构建的得失,指出了领域本体构建应当注意的四个方面的问题。 相似文献
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研究其内部知识协同的动机,对于企业更好的管理和激励团队成员积极参与知识协同具有十分重要的意义。本文基于组织学习的视角,从知识贡献者和知识寻求者两方面,探讨了影响研发团队成员主动参与知识协同的动机因素,并构建了理论模型。分析结果表明:个人声誉、共享意愿及群体认同对知识贡献者参与组织学习的动机具有不同影响;社会地位、渠道多样化及社会存在感对知识寻求者的主动性具有显著正向影响;应用性学习与探索性学习均对协同创新绩效有显著影响,且前者的影响大于后者;团队激励对组织学习和知识协同创新绩效间的关系具有干预调节作用。 相似文献
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Going beyond the traditional socioeconomic status model of political participation, this study examines pathways that lead to the sociopolitical incorporation of immigrants in the USA, with a focus on the role of communication socialization agents. Using a Current Population Survey sample of 7,626 first-generation immigrants in the USA, results show that communication socialization agents significantly contribute to immigrants’ political socialization, and an important mediating path translates political learning into greater political engagement. Results also identify ethnic differences in how socialization variables affect immigrants’ socialization. 相似文献
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