MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090333330 · doi:10.1504/ijbg.2014.065435

Types of governance, financial policy and the financial performance of micro-family-owned businesses in Canada

2014· article· en· W2090333330 sur OpenAlexaffabout
Amarjit Gill, Alan B. Flaschner, Susan Mann, Léo‐Paul Dana

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business and Globalisation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceBusinessFinanceAccountingFinancial managementFinancial ratioFinancial system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to examine the impact of type of governance on financial policy and financial performance of micro-family-owned businesses in Canada. This study utilised survey research (a non-experimental field study design). Micro-family-business owners from Western Canada were asked about their beliefs, perceptions and feelings regarding type of governance, financial policy and financial performance. The findings of this study indicate that type of governance positively impacts financial policy. The results also show that both type of governance and financial policy positively impact the financial performance of the micro-family-owned businesses in Canada. This study contributes to the literature on the factors that affect the financial performance of micro-family-owned businesses by showing that financial performance is affected by the joint impact of type of governance and financial policy, and that financial policies differ based on gender of the CEOs and length of stay of the CEOs in Canada. The findings may be useful for financial managers, family business owners, stakeholders, investors and family business management consultants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,191
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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Business and GlobalisationMême sujetFamily Business Performance and SuccessionTravaux en français237 207