Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine, within a succession framework, the impact of the gender composition of boards of directors on the gender of the CEOs they appoint, and to assess the impact of newly appointed CEOs' gender on risk taking by the firm. Design/methodology/approach The authors estimate a two‐stage least squares regression using data on 679 CEO successions in North American firms. Findings The results show that successor CEOs are more likely to be female the greater the percentage of females on the board, regardless of other succession characteristics such as whether the new CEO is from inside or outside the firm. Furthermore, a change in CEO from male to female is associated with a decrease in several measures of firm risk taking. Research limitations/implications The sample is restricted to relatively large, exchange‐traded North American firms and may not generalize to other groups. Practical implications The findings suggest that women aspiring to CEO positions and firms wishing to promote women should monitor board composition to ensure female representation. Other steps that the firm may take to promote women to this position (such as looking outside the firm) have an insignificant impact when board composition is taken into account. Originality/value The findings are novel and inform CEO succession research by demonstrating which succession process characteristics work to increase females' chances and which have no effect. Female CEOs are likely to provide leadership that reduces the risk profile of the firm.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».