Digitalization and Boards of Directors: A New Era of Corporate Governance?
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing megatrend of digitalization is significantly affecting societies and organizations. How organizations deal with the impact of digitalization may determine whether or not they will be competitive in the future. The board of directors may hereby play a key role for the organization to adapt to the changing strategic context. But based on various corporate failures, boards’ work and their effectiveness have recently been questioned. Are todays’ boards equipped to create values for organizations in the future? We address this important research question by introducing a framework where digitalization is predicted to influence boards in two areas. First, we argue that boards in the future consist of virtual networks of people where needs to monitor management diminish and shared leadership approaches are emphasized. Second, we suggest that boards work according to a dynamic board agenda based on organizational threats and opportunities. The agenda is built around learning and knowledge management and is reflected in the committee structure. Using dynamic capabilities arguments, we propose a framework with the ambition to contribute to the understanding of what makes boards fit future organizational needs. With such an approach, this is the first study that contributes to knowledge on boards by examining how boards need to adapt to meet the challenges in a digital world. The implications for theory and practice call for changed perspectives on what boards do and how they look like.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».