Towards an impartial and effective corporate governance rating system
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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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 | 0,179 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».