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Enregistrement W1508761696 · doi:10.1111/j.1467-8551.2008.00624.x

Governance–Performance Relationship: A Re‐examination Using Technical Efficiency Measures

2009· article· en· W1508761696 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensHEC MontréalLaurentian UniversityWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndogeneityCorporate governanceData envelopment analysisProductivityIndex (typography)Control (management)Panel dataEconometricsBusinessEconomicsComparabilityGlobeAccountingStatisticsComputer scienceFinanceMacroeconomicsMathematicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to analyse further the governance–performance relationship while improving on two methodological issues: control for endogeneity and firm performance measurement. To mitigate the endogeneity problem, we first focus on subsamples of firms for which we ex ante expect better corporate governance to cause better performance. Second, we use generalized least squares regressions for panel data. To control for potential measurement bias, we measure firm performance using data envelopment analysis (DEA). The research is conducted in Canada over a five‐year period from 2001 to 2005. Corporate governance is measured based on the Report on Business corporate governance index published by the Globe and Mail. Overall, the results show that better governed firms are more efficient. This study is in line with a growing number of recent studies that propose alternative measures of firm performance. By using DEA, this study brings together the corporate finance and productivity literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle