| 科研合作与团队知识创造:一个网络交互模型 |
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| 引用本文： | 张鹏程,李铭泽,刘文兴,彭坚.科研合作与团队知识创造:一个网络交互模型[J].科研管理,2016,37(5):51-59. |
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| 作者姓名： | 张鹏程 李铭泽 刘文兴 彭坚 |
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| 作者单位： | 1华中科技大学管理学院，湖北 武汉430074；;
2中南财经政法大学工商管理学院，湖北 武汉430073；;
3暨南大学管理学院，广东 广州510632 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目，国家自然科学基金面上项目，国家自然科学基金重点项目，国家自然科学基金青年基金，教育部人文社会科学研究青年基金，华中科技大学自主创新研究基金 |
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| 摘 要： | 围绕科研团队如何创造更多的知识,本文采用社会网络理论,构建了一个合作网的结构与关系强度的交互模型。通过收集5年间111个科研团队的合作网数据,包括862位学者与591篇论文的完整信息,采用社会网络及负二项回归等分析方法对相关假设进行了检验。结果发现:1)网络中心性对团队知识创造绩效有正向促进作用。2)网络密度负向调节网络中心性与知识创造绩效间的关系。3)关系强度进一步调节网络中心性与网络密度的交互作用。总体而言,当科研团队合作网络中心性高,网络密度小,成员间关系强时,科研团队的知识创造更高。
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| 关 键 词： | 知识创造 科研团队 网络中心性 网络密度 关系强度 |
| 收稿时间： | 2014-06-03 |
Scientific research cooperation and team knowledge creation: A network interaction model |
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| Zhang Pengcheng,Li Mingze,Liu Wenxing,Peng Jian.Scientific research cooperation and team knowledge creation: A network interaction model[J].Science Research Management,2016,37(5):51-59. |
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| Authors: | Zhang Pengcheng Li Mingze Liu Wenxing Peng Jian |
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| Institution: | 1. School of Management, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, Hubei, China;
2. School of Business Administration, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073, Hubei, China;
3. School of Management, Jinan University, Guangzhou 510632 , Guangdong, China |
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| Abstract: | Abstract: Aiming for creating more knowledge within scientific research teams, this paper builds an interactional mode of cooperative networks structure and tie strength. Collecting data of 111 scholars and their cooperative networks, we testified our hypothesis. The results show as followings: 1) networks centrality has positive impact on team knowledge creation; 2) networks density alleviates the link between centrality and team knowledge creation; 3) tie strength enhances the moderation effect of centrality and density. Thus, scientific research teams will have better performance in term of knowledge creation when their cooperative networks characteristic of high centrality, low density and strong tie. |
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| Keywords: | knowledge creation scientific research team network centrality network density tie strength |
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