Notice bibliographique
Résumé
Purpose –This paper aims to investigate a team dynamics based approach to assess board effectiveness, namely the interplay between boardroom decision-making processes and the board members' cognitive mental models. Design/methodology/approach –A socio-cognitive perspective is utilized for analyzing board processes and determining board effectiveness. Utilizing the concepts of team mental models and sensemaking, a theoretically grounded model of board effectiveness is developed, wherein the propositions predict the causality and effect of the socio-cognitive and sensemaking processes on board effectiveness. Findings –The proposed model is able to analyze the relationship among the different decision-making processes and members' cognitive models as determinants of board effectiveness, wherein the board's decision making process mediates the board's cognitive model – effectiveness relationship, while the board's cognitive model moderates the decision process – effectiveness relationship. Research limitations/implications –The conceptual model advances a rationale that might explain the mixed or modest findings in literature on the relationship between board demographics, dynamics and effectiveness. Practical implications –The model allows practitioners and policy makers an alternative mechanism to assess board effectiveness, that is able to not only integrate the demographic, diversity and dynamics related measures, but also enables a clear understanding of the cognitive influences on board decision making and effectiveness. Originality/value –The conceptual model encompasses most of the relevant constructs and findings of previous studies and offers a parsimonious yet holistic understanding of the boardroom mechanisms that might determine board effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».