Assessment of the Impact of Technical Knowledge Transfer among Public Sector Employees

• Hidalgo Zapata, Roberto Teodoro ^[1] ; Lazo Eche, Edwin Raul ^[1]
  1. [1] Universidad César Vallejo

     Universidad César Vallejo

     Provincia de Trujillo, Perú

     
• Localización: Minerva: Multidisciplinaria de Investigación Científica, ISSN-e 2075-8960, Vol. 6, Nº. 18, 2025 (Ejemplar dedicado a: Minerva Vol. 6 Issue 18)
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Evaluación del impacto de la transferencia del conocimiento técnico en trabajadores del sector público
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• Resumen
  • español

    El presente estudio tuvo como objetivo determinar el impacto de la transferencia del conocimiento técnico en los trabajadores del sector público. Tuvo un enfoque cuantitativo, diseño correlacional y nivel explicativo, desarrollada con una muestra de 110 trabajadores seleccionados mediante muestreo no probabilístico e intencional. Se utilizó la técnica de encuesta y se aplicaron dos cuestionarios elaborados ad hoc para la investigación. Los resultados evidenciaron que el 45% de los participantes percibe un bajo nivel de transferencia del conocimiento, mientras que el 46% reporta un alto nivel de desempeño laboral. Asimismo, el coeficiente Pseudo R² de Nagelkerke indicó que la transferencia del conocimiento técnico influye en un 42,3% sobre los niveles de desempeño laboral en el sector público, demostrando que el modelo posee un adecuado nivel predictivo.

  • English

    This study aimed to determine the impact of technical knowledge transfer on public sector workers. It employed a quantitative approach with a correlational design and explanatory level, developed with a sample of 110 workers selected through non-probabilistic and intentional sampling. The survey technique was used, and two \textit{ad hoc} questionnaires were applied for the research. The results showed that 45\% of participants perceive a low level of knowledge transfer, while 46\% reported a high level of job performance. Likewise, the Nagelkerke Pseudo R\textsuperscript{2} coefficient indicated that the transfer of technical knowledge influences job performance levels in the public sector by 42.3\%, demonstrating that the model has an adequate predictive capacity.}