Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to use the argument that formal regulations alone may not be the defining factor in improving corporate governance and the decision making process of the BOD. Design/methodology/approach Based on 20 semi‐structured interviews with board chairs, members of corporate boards, CEOs, and upper/executive management at 12 Canadian companies, a bird's eye view is taken from the top. A content analysis of the interviews was performed. a clear picture about the interaction and behaviour of directors emerged. Subsequently, three objectives that are required for effective decision‐making were developed: knowledge; motivation; and transmission channels/internal control. The analysis offers three critical objectives, which all boards should endeavour to accomplish. Findings These interviews demystify board process and provide the bases for three critical objectives for effective corporate governance: ascertain and embellish the knowledge base of directors; motivate directors to share and gather information; and ensure clear and fluent transmission channels exist. Practical implications The usual board measures such as CEO duality, insider and outsider ratio, number of board members and directors' share ownership may not be the only critical determinants of board effectiveness. Originality/value Conventional notions of decision making have neglected key human faculties and individual characteristics that combine to determine organizational outcomes. This paper fulfils a need for research in the area of board processes and board decision making and provides a roadmap to improve corporate governance within organizations.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| 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 | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».