The top team: examining board composition and firm performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to argue that boards can be playing a more proactive role in contributing to organizational effectiveness and that their composition requires greater research attention. By integrating the organizational behaviour literature on teams with the governance literature, the paper empirically examines the relationship between key board composition variables and firm performance. Design/methodology/approach At this stage in the development of the approach, the focus is on a sub‐set of the elements proposed in the group dynamics literature. The population for this study comprises all companies included in the Canadian TSE 300 Composite Index (renamed the S&P/TSX Composite Index). This study uses cross‐sectional regression analyses to examine the nature of the relationships between board composition and firm performance. Findings The data analyses revealed that high levels of experience, appropriate team size, moderate levels of variation in age and team tenure were correlated with firm performance. Research limitations/implications Boards of directors (BOD) are teams whose effectiveness can be assessed through group dynamic constructs in the organizational behaviour literature. Further research is needed to examine the intricate dynamics that might moderate or mediate the relationship between board characteristics and firm performance. Practical implications The findings provide a much‐needed benchmark to consider whether the composition of boards is optimal, given the functions and mandate. In addition, the study highlights the opportunity costs of boards, restricting their roles to agency issues. Originality/value This interdisciplinary paper tests some of the many variables that can be extrapolated from the group dynamics research. The paper calls on boards to examine what BOD functionality really entails, and argues for more proactive behaviours aimed at strategic firm issues.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».