“Bringing Canadian Women on Board”: A Behavioural Economics Perspective on Whether Public Reporting of Gender Diversity Will Alter the Male-Dominated Composition of Canadian Public Company Boards and Senior Management
Notice bibliographique
Résumé
In the majority of jurisdictions with developed public markets, the debate on the gender diversity of boards and senior management, practically speaking, has moved from “why” to “how” in recent years. It is now arguably far more accepted that increasing the percentage of women on corporate boards is good for society and good for business. The new debate surrounds the mechanisms needed to increase the number of qualified women on boards and in senior management positions. Several jurisdictions around the world have tackled the issue by implementing fixed quotas. Other jurisdictions have followed a softer touch approach by requiring listed companies to comply with gender diversity targets or explain their failure to do so. Largely supported by industry, the Ontario Securities Commission adopted a disclosure model in 2014, which was subsequently followed by eight other Canadian jurisdictions. This model requires TSX-listed and other non-venture issuers to comply with disclosure requirements for a range of gender diversity initiatives in their annual public corporate governance disclosure or explain why they do not comply. This article considers the gender bias and implicit prejudice that the new disclosure regime attempts to remedy and the effectiveness of such a disclosure regime in the context of behavioural economics heuristics and theories, focusing specifically on the “debiasing through law” versus “debiasing law” methodology presented by Christina Jolls and Cass R. Sunstein. Based on this analysis, suggestions are made to increase the effectiveness of the new disclosure regime, including whether the quota debate should be re-opened if meaningful quantitative evidence of increased gender diversity is not demonstrated by 2018.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».