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Enregistrement W2322085531 · doi:10.5465/ambpp.2014.16914abstract

Board Diversity Research: A Proposal For Conceptual and Measurement Clarity

2014· article· en· W2322085531 sur OpenAlexaff
Gokhan Turgut, Taı̈eb Hafsi, Eduardo Schiehll

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)CLARITYContext (archaeology)Construct (python library)NormativeExtant taxonVariance (accounting)Perspective (graphical)On boardAgency (philosophy)Conceptual frameworkAccountingComputer scienceSociologyPolitical scienceBusinessEngineeringArtificial intelligenceGeographySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The corporate performance effects of diversity in the structure and composition of board of directors (i.e., ‘board diversity’) have been widely investigated in several disciplines. The findings, however, are equivocal and inconclusive. In this article, we examine the theoretical grounds of board diversity and propose a multi-faceted (or integrated) approach to study and measure board diversity. We demonstrate that the extant literature lacks a common conceptual and measurement framework to study board diversity, which leads us to justify and propose a different approach. Because boards connect firms to their environment, which in turn exerts normative pressures on board’s structure and composition, reducing measurable variance, we also propose that measurement of board diversity should be improved to capture context-specific and board attributes beyond isomorphic effects. This article shows that board diversity is a complex and multi-level or multi-dimensional construct that cannot be conceptualized from a unique or single theoretical perspective. We draw on upper-echelons view and agency theory, to build an integrative approach that captures group-level diversity in terms of board structure and board composition, named ‘diversity of boards’ and ‘diversity in boards’.

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)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0170,015
Études des sciences et des technologies0,0060,061
Communication savante0,0160,034
Science ouverte0,0060,016
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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