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Enregistrement W3093133284 · doi:10.5539/ijef.v12n11p1

Governance and Performance in Insurance Companies: A Bibliometric Analysis and A Meta-Analysis

2020· article· en· W3093133284 sur OpenAlexvenueno aff
Luisa Anderloni, Ornella Moro, Alessandra Tanda

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceAccountingMeta-analysisPoint (geometry)Quantitative analysis (chemistry)BusinessInsurance industryEmpirical researchActuarial scienceFinanceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a review of theoretical contributions and empirical studies on the external and internal mechanisms of corporate governance of insurance companies and their effects on performance and/or risk. Thanks to the analysis of the studies published between 1985 and 2019 through bibliometric tools, we are able to illustrate the networks of scientific collaborations (co-authorship) and relationships between the most used terms, also highlighting the most significant groups of scholars and research strands. Additionally, the paper carries out a meta-analysis of around thirty quantitative articles that show a relationship between the quantitative-qualitative characteristics of the Board of Directors and the performance of the insurance company. The empirical studies show a consensus on the positive contribution of board size and the presence of independent directors on performance. Moreover, insurance research networks do not appear to be very interconnected, especially as regards to emerging markets. The paper also provides a useful starting point for future research aimed at defining the specificities of the governance-performance relationship of insurance companies within an evolving regulatory and market framework.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrieMéta-épidémiologie (sens large)
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analyselow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analyselow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,015
Bibliométrie0,1200,098
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,193 · 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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

BibliométrieMéta-épidémiologie (sens large)

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Synthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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