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Enregistrement W2970894687 · doi:10.1080/01639625.2019.1659261

Executive Deviance as a Sociopolitical Force in Dismissals

2019· article· en· W2970894687 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDeviant Behavior · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeviance (statistics)PsychologyCriminologyExecutive functionsPolitical scienceSocial psychologyComputer scienceCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The seminal model of CEO dismissals utilizes four sociopolitical forces that operate together in determining whether a CEO will be dismissed. Missing from the sociopolitical forces of CEO dismissals is executive deviance. We propose the inclusion of executive deviance as the fifth sociopolitical force in CEO dismissals, which is not limited to the deviant actions of the executive, but also the executive’s subordinates. Within the comprehensive CEO dismissal framework, the effect of executive deviance on head coach dismissals in the National Football League (NFL) from the 2000–2001 to 2015–2016 season is examined using four levels of executive deviance: (a) deviance committed directly by the executive, (b) minor workplace deviance by employees, (c) serious workplace deviance by employees, and (d) off-duty deviance by employees. Logistic regression results indicate all four levels of executive deviance increase the likelihood of executive dismissal and have more substantial effects than organizational performance. We encourage researchers to include executive deviance within their comprehensive, ceteris paribus models of CEO dismissals, empirically test the effects of executive deviance in various industries, and revisit past models of executive dismissals to mitigate potentially erroneous statistical results from confounding variables.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,313 · 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