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Enregistrement W1817964693 · doi:10.19030/jabr.v30i6.8878

Examining The Effect Of Change In CEO Gender, Functional And Educational Background On Firm Performance And Risk

2014· article· en· W1817964693 sur OpenAlexaff
Eahab Elsaid

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Business Research (JABR) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBankruptcyBusinessOrdinary least squaresSample (material)Demographic economicsAccountingEconomicsEconometricsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to examine, within a succession framework, the impact of the change in CEO gender from female to male on firm performance and probability of bankruptcy. We also examine the impact of change in CEO functional and educational background on firm performance and probability of bankruptcy. We use paired sample t-tests and ordinary least squares regression analysis on 46 CEO successions where the outgoing CEO is a female and the incoming CEO is a male. The results show that a change in CEO gender from female to male is associated with an increase in firm performance and a decrease in the firm probability of bankruptcy. Furthermore, the percentage change in firm performance is negatively related to the change in CEO functional and educational background. The percentage change in firm probability of bankruptcy is positively related to the change in CEO functional and educational background. Firm management and board of directors should be aware that there is such a thing as too much change around a succession event and that it has an adverse effect on firm performance and probability of bankruptcy

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,184 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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