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Enregistrement W1998755566 · doi:10.1007/s11266-009-9102-3

The Contextual Impact of Nonprofit Board Composition and Structure on Organizational Performance: Agency and Resource Dependence Perspectives

2009· article· en· W1998755566 sur OpenAlexaff
Jeffrey L. Callen, April Klein, Daniel Tinkelman

Notice bibliographique

RevueVOLUNTAS International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource dependence theoryBoundary spanningAgency (philosophy)Principal–agent problemNonprofit sectorResource (disambiguation)BusinessSample (material)Organizational theoryPublic relationsKnowledge managementManagementEconomicsSociologyPolitical scienceCorporate governanceComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study the relation between stability of the nonprofit organization’s environment and its board structure and the impact of this relation on organizational performance from the perspectives of both Agency Theory and Resource Dependence (Boundary Spanning) Theory. The impact of board characteristics on organizational performance is contextual. Specifically, we predict and show for a sample of U.S. nonprofits that board mechanisms related to monitoring are more likely to be effective for stable organizations, whereas board mechanisms related to boundary spanning are more effective for less stable organizations. We find that the two theories are complementary and address different aspects of nonprofit performance, but the results are statistically stronger and more often consistent with resource dependence than with agency theory. Overall, this study supports Miller-Millesen’s (Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 32: 521–547 2003) contention that, because the nonprofit environment is often more complex and heterogeneous than the for-profit world, no one theory describes all tasks of nonprofit boards.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations121
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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