Evaluating and monitoring CEO performance: evidence from US compensation committee reports
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Concerns for improving governance have focused attention on the role of boards of directors in evaluating the performance of the CEOs. There have been numerous discussions about how performance and strategic management systems aid in the evaluation and implementation of strategy and improve corporate performance. However, the value of those systems to boards of directors has not been extensively discussed. The purpose of this article is to describe the use of non‐financial metrics for CEO performance evaluations and offer specific guidance as to how boards of directors can design a performance measurement system that provides a sound basis for evaluating CEO performance. Design/methodology/approach The sample for this study was drawn from Fortune magazine's America's Most Admired Companies industry list. Compensation committee reports found in 59 proxy statements were examined. Findings Although there are a growing number of companies using non‐financial metrics, results confirm that CEOs are primarily evaluated on financial criteria, indicating a narrow definition of corporate performance. Few attempts are made to ascertain and disclose the appropriateness of the performance measures and to demonstrate how these measures are consistent with the company's vision, mission, and strategies for long‐term performance success. Originality/value While some surveys have investigated the growing trend of using non‐financial criteria, in this survey, these criteria are examined in the context of a multidimensional performance evaluation system. Also, a framework for improving the measurement and performance of CEOs is presented. This is an important part of an overall program that should be in place to improve overall corporate governance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle