Autobiographical vignettes in annual report CEO letters as a lens to understand how leadership is conceived and enacted
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine autobiographical vignettes that are embedded in the annual report letters to shareholders of chief executive officers (CEOs). The aim is to reveal the capacity of this narrative to self-construct leader identity, show how they can help CEOs attain legitimacy and how they help CEOs to exert management control. Design/methodology/approach The paper is positioned within literature that focuses on the importance of the annual report CEO letter and the strategic use of CEO autobiographical vignettes therein. Three autobiographical vignettes included in letters to shareholders signed by E. Hunter Harrison, CEO of Canadian National Railway (2004, 2005 and 2007), are analysed using close reading techniques. This involved the authors separately reading each vignette by slowing down the reading process to aid understanding of the text’s “inner workings”. Several close readings of each vignette were conducted until a consensus was reached between the authors. Findings Autobiographical vignettes have strong potential to be used strategically, as rhetorical devices, to help CEOs exert management control, facilitate change, shape leader-follower relationships and sustain self-legitimacy. Originality/value This paper is the first within the accounting domain to highlight the potential for autobiographical narrative in a CEO’s annual letter to shareholders to convey corporate information (including strategic intent), to construct leader identity and to exert management control.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».