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Enregistrement W2335899210 · doi:10.25159/1998-8125/6046

Board diversity and sustainability performance

2019· article· en· W2335899210 sur OpenAlexaff
Annelie Oosthuizen, S Lahner

Notice bibliographique

RevueSouthern African Business Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensIron Ore Company (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityAccountingGender diversityBusinessProxy (statistics)NominationSustainability reportingInclusion (mineral)Sample (material)Corporate social responsibilityDiversity (politics)Empirical researchIndex (typography)Exploratory researchCorporate governancePublic relationsPsychologyFinancePolitical scienceSociologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose to this study was to describe and explore the difference in the board composition and characteristics of sustainability performing companies compared with other companies in terms of gender, ethnicity, and affiliation, uniquely, the inclusion of directors from a non-business background. This exploratory study used a cross-sectional design in the form of a quantitative comparative analysis, and a longitudinal design in the form of a trend analysis to compare the differences in board composition between a sample of sustainability performing companies and a sample of other companies listed on the FTSE/JSE All Share Index between 2004 and 2010. Inclusion on the Social Responsibility Investment (SRI) Index was used as a proxy for sustainability performance. 13The study provided support that director background as a board attribute may be linked to overall sustainability performance. It further provided insight into who board members should be, namely non-executive directors with non-business backgrounds. 14The findings of this study suggest that the nomination committees of companies wanting to improve sustainability performance should consider the recruitment and appointment of non-executive directors from non-business backgrounds on to their boards. The study provides grounds for further empirical studies on the causal relationship between board compositions and sustainability performance

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)0,011
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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