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Enregistrement W2343633079 · doi:10.1177/1056492615607975

A Fleeting Glory

2015· article· en· W2343633079 sur OpenAlexaff
Danny Miller, Xiaowei Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Inquiry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Marketing Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGloryExploitCompensation (psychology)Sample (material)MarketingEmpirical researchBusinessPublic relationsManagementEconomicsPsychologySocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have criticized MBA programs for their association with self-serving behavior, although there is little empirical research to establish the firm-level consequences of that relationship. We explored whether MBAs versus non-MBAs in a sample of celebrated CEOs of major U.S. companies—thus CEOs who have achieved and had opportunity to exploit their fame—were more apt than their counterparts to engage in self-serving behavior that benefits them but disadvantages their companies. We assessed this behavior via the pursuit of costly growth strategies, an inability to sustain performance, and the capacity to obtain superior private benefits in compensation. Our analysis of 444 star CEOs celebrated on the covers of major business publications confirmed that an MBA education either fosters or is related to such behavior among these executives.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0060,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,026

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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