Board Diversity in Terms of Gender: a Recommendation for Mauritius
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increased presence of women on the boards of corporations is an international trend worth following by all countries. There are many good reasons for increasing gender diversity on boards have been evidenced by various studies such as better decisions, performance, and representation of the consumer base. However, the country of Mauritius has been lagging behind in terms of legislative initiatives to promote female representation on corporate boards. A study conducted by the Hay Group in association with the Mauritius Institute of Directors in 2015 supports this fact. The study seeks to identify the relative benefits behind the global trend of achieving gender diversity on corporate boards and on the factors that impact the representation of women on such boards. Some various kinds of regimes and initiatives that have been developed in some countries mainly Norway and the UK will be analysed to deal with the issue of underrepresentation of women on corporate boards. The purpose behind this research is to provide effective recommendations for Mauritius to achieve a greater level of gender diversity on corporate boards. The methodologies for the research are, in essence, comprised of the black letter approach which analyses the legal provisions relating to directors in Mauritius, Norway, and the UK. Journals, books, and reports amongst others will be also examined. The paper aims at responding to the research objectives set out above. In particular, a soft-law approach in terms of voluntary target and non-financial disclosure in terms of gender diversity status is suggested as a first step to resolve low representation of women on corporate boards in Mauritius.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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.
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 ».