How quickly do CEOs become obsolete? Industry dynamism, CEO tenure, and company performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Scholars have characterized CEO tenures as life cycles in which executives learn rapidly during their initial time in office, but then grow stale as they lose touch with the external environment. We argue, however, that the opportunities for adaptive learning are limited because (1) a CEO assumes office with a relatively fixed paradigm that changes little thereafter; (2) inertia limits the speed at which an organization can align itself with a new CEO's paradigm; and (3) for any within‐paradigm learning to occur, the external environment must be stable enough so that the cause–effect relationships that CEOs glean today remain relevant tomorrow. In a longitudinal study of 98 CEOs in the relatively stable branded foods industry and 228 CEOs in the highly dynamic computer industry, we found results that strongly supported our hypotheses. In the stable food industry, firm‐level performance improved steadily with tenure, with downturns occurring only among the few CEOs who served more than 10–15 years. In contrast, in the dynamic computer industry, CEOs were at their best when they started their jobs, and firm performance declined steadily across their tenures, presumably as their paradigms grew obsolete more quickly than they could learn. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle