Directors’ networks and access to collective resources
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to illustrate the resource dependency theory by making ties between the different resources needed by a firm and the members of the board through their allegiances to different organizations. Many researchers have explained the formation of the board through a controlling function. Alternative explanation is proposed by the resource dependency theory. Design/methodology/approach – To investigate the case of the largest company in Canada, the authors took their data in the Boardex database. Then drawing an affiliation matrix, they used the Pajek software to analyze these connections. They obtained a non-directional social network prone to illustrate the resource dependency theory. Findings – The authors found different categories of resources being placed at firm’s disposal: political, social and economic, under different forms. Because a case study approach was used, the findings will be used to complete the theory rather than confirm or contradict it. The case firm is well-connected at every level, although having a quite conservative board: only one woman, no representative of the social or environmental worlds. Through a program for designing networks, the authors show that board member’s networks are encompassing a spectrum of resources. Comparing with a previous study, it was found that the proportions of these resources remain the same in 2013 than in 2007. Research limitations/implications – This case is a very large group. Therefore, it can be expected that it will need every kind of resources. It might be interesting to replicate the study on smaller firms. The results imply that boards may not be the best structure to control the firm’s inside activities. Originality/value – Although many theoretical papers exist on this question, the board is mainly studied through the insiders/outsiders dichotomy, but there are few practical studies taking the resource dependency theory perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».