MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2121132619 · doi:10.1111/j.1467-6486.2010.00985.x

Dominant CEO, Deviant Strategy, and Extreme Performance: The Moderating Role of a Powerful Board

2010· article· en· W2121132619 sur OpenAlexaff
Jianyun Tang, Mary Crossan, W. Glenn Rowe

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensWestern UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPessimismSample (material)Context (archaeology)Power (physics)BusinessBalance (ability)MarketingAccountingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

abstract This study examines the effect of dominant CEOs – defined as CEOs who are very powerful relative to other executives in their top management teams – on firm strategy and performance. Based on a sample of 51 publicly traded, single‐business firms from the US computer industry for the period 1997–2003, our results suggest that firms with dominant CEOs tend to have a strategy deviant from the industry central tendency and thus extreme performance – either big wins or big losses. Further, powerful boards weaken the tendency of dominant CEOs towards extremeness and, more important, improve the likelihood of dominant CEOs having big wins versus big losses. This study reconciles the pessimistic and heroic views regarding dominant CEOs, and suggests that the notion of power balance should be considered in a broader context.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations311
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Management StudiesMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207