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Enregistrement W3118920539 · doi:10.3390/jrfm14010028

The Influence of Female Directors and Institutional Pressures on Corporate Social Responsibility in Family Firms in Latin America

2021· article· en· W3118920539 sur OpenAlexvenueno aff
Isabel Sánchez, Lázaro Rodríguez Ariza, María-del-Carmen Granada-Abarzuza

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansCorporate social responsibilitySample (material)Panel dataCompensation (psychology)AccountingBusinessDemographic economicsInstitutional changeInstitutional theoryPolitical sciencePublic relationsSocial psychologyPsychologyEconomicsManagementLawPublic administrationEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper has two main aims. Firstly, we examine whether, given a critical mass of female board members, their presence has a different effect on the firm’s CSR practices according to its family or non-family nature. We then consider whether the moderating role of the institutional environment in Latin America enhances the role of female directors in influencing the board’s attitude towards CSR strategies. The results obtained—from a sample of 22,958 observations, corresponding to an unbalanced data panel of 5124 companies for the period 2010–2016—confirm our hypothesis and also highlight the existence of type I (organisational) and type II (institutional) compensation effects, which reduce or eliminate differences between family and non-family firms, whether or not they are located in Latin American countries.

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

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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