Towards an impartial and effective corporate governance rating system
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
Purpose This paper aims to investigate the most popular corporate governance rating systems and to scrutinize their usefulness to shareholders and the public at large. It proposes to examine whether the advertised good governance scores reflect corporate performance, fraud, lawsuits, and the like. Design/methodology/approach The analysis focused on the methodology used by rating agencies to rank corporate governance practices of companies. Analysis of the categories and variables used in the rating systems were also scrutinized and critiqued. Findings This research shows that there is a weak relationship between corporate performance and corporate governance rating. Ideas and suggestions have been proposes to remedy the shortfalls of existing rating systems. Research limitations/implications Many researchers use corporate governance scores in their studies to investigate the relationship between these single scores and corporate performance. Potential vulnerability and risk are demonstrated using such kind of methodologies. Research should be accomplished with the corporate governance indicators separately. Practical implications Several corporate governance ratings systems have been developed and implemented. These systems reduce a complex corporate governance process and related performance into a single score. Such outcome does not in any way reflect the real nature of corporate governance or its performance. Ranking, if it is at all needed, should be interpreted carefully and not be used as a simple measurement of good or bad corporate governance practice. Originality/value This paper is the first of its kind to critically evaluate corporate governance systems scores launched by different rating agencies.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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