La diligence des comités spécialisés obligatoires et volontaires du Conseil : le cas des sociétés du CAC 40
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche examine la diligence des comités spécialisés du Conseil, selon qu’ils soient obligatoires ou volontaires, d’un échantillon d’entreprises françaises appartenant à l’indice CAC 40 au cours de la période 2007-2012. La fréquence et le taux de présence des administrateurs aux réunions des comités ont été retenus comme indicateurs de mesure de leur diligence. Les résultats montrent que les membres du comité d’audit se réunissent plus fréquemment que ceux des comités volontaires des rémunérations et des nominations. Par contre, il n’y a pas de corrélations significatives entre le caractère obligatoire du comité d’audit et le taux de présence aux réunions. Nos résultats montrent également que la taille du comité est positivement associée à la fréquence des réunions mais négativement reliée au taux d’assiduité des administrateurs aux réunions. La présence féminine au comité réduit le nombre des réunions mais accroît le taux de présence des administrateurs. La fréquence des réunions est négativement associée au taux d’assiduité des administrateurs. Enfin, nos résultats suggèrent que les déterminants de la diligence diffèrent entre les comités du Conseil.
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 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 | 0,016 | 0,081 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».