The Impact of Board Characteristics on Co-operative Reputation From the Lense of Resource-Based View Theory (RBVT)
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies on corporate governance proposed the connection of boards’ characteristics on firm performance and reputation. However, the results are mixed and limited research in the co-operatives context has creates a great interest to fill the conspicuous gap. This study seeks to examine the potential relationship between board characteristics and co-operative reputation in Malaysia from the perspective of resource-based view theory (RBVT). Hence, multiple regressions were conducted to analyze the relationship between co-operatives reputation with the respect of Top 100 Co-operatives Index and board characteristics in terms of board size, ethnic diversity, gender diversity, age diversity and education diversity in this study. The sample is composed of 61 listed co-operatives in the Top 100 Co-operatives Index for the three-consecutive year during the period 2015 to 2017. Reputation data were obtained from Top 100 Co-operative Index that published at Malaysia Co-operative Societies Commission (MCSC) website. While, the data of board characteristics and co-operative size on log of total assets which lagged by a year were extracted from MCSC’s INFOKOP system that provides both financial and non-financial data. The results found that Malaysian co-operatives that appear high up in terms of ranking in the reputation MCSC index tend to have a greater proportion of high educational directors on their board. Other board characteristics including board size, ethnic diversity, gender diversity and age diversity were not associated with the reputation of co-operatives. This generally can be explained that different types of law, geography, historical background, cultural environment and other factors may affect composition and diversity; and particularly the board in co-operative societies. Findings of this study provide insights into potential strategies in relation to corporate governance towards improving co-operative’s values and indirectly help the government in achieving the national economic goals.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».