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Enregistrement W1994749175 · doi:10.1111/1098-1616.00020

The Effect of Corporate Governance on the Use of Enterprise Risk Management: Evidence From Canada

2003· article· en· W1994749175 sur OpenAlexaffabout
Anne Kleffner, Ryan B. Lee, Bill McGannon

Notice bibliographique

RevueRisk Management and Insurance Review · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRisk Management in Financial Firms
Établissements canadiensRoyal Roads UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterprise risk managementBusinessRisk managementCorporate governanceAccountingSample (material)Risk governanceStock exchangeFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines the use of enterprise risk management (ERM) by companies in Canada, the characteristics that are associated with the use of ERM, what obstacles companies face in implementing ERM, and what role, if any, corporate governance guidelines have played in the decision to adopt ERM. We obtained our data from the responses to a mail survey sent to Canadian Risk and Insurance Management Society members as well as telephone interviews with 19 of the respondents. The results indicate that 31 percent of the sample had adopted ERM and that reasons for adopting ERM include the influence of the risk manager (61 percent), encouragement from the board of directors (51 percent), and compliance with Toronto Stock Exchange (TSE) guidelines (37 percent). The major deterrents to ERM were an organizational structure that discourages ERM and an overall resistance to change. Although only about one‐third of companies indicated that they had adopted an ERM approach, evidence was clear that a larger portion of the sample was moving in that direction, as indicated by what changes they had observed in their companies in the past three years. These include the development of company‐wide guidelines for risk management (45 percent), an increased awareness of nonoperational risks by operational risk management personnel and an increased awareness of operational risks by nonoperational risk management personnel (49 percent), more coordination with different areas responsible for risk management (64 percent), and more involvement and interaction in the decision making of other departments. Contrary to what we expected, there was not a significant difference between firms that are listed on the TSE versus those that are not in terms of the propensity to use ERM. However, the fact that 37 percent of firms indicated that the TSE guidelines were influential in their decision to adopt ERM provides some evidence that the guidelines are influencing companies’ risk management strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations85
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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