MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122518915

Board Composition, Committees and Organizational Efficiency: The Case of Nonprofits

2003· article· en· W3122518915 sur OpenAlexaff
Jeffrey L. Callen, April Klein, Daniel Tinkelman

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpense ratioBusinessAccountingOperating expenseNonprofit organizationFinancePublic relationsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the relationship between nonprofit board composition and organizational efficiency. Overall, we find a significant statistical association between the presence of major donors on the board and indicators of organizational efficiency. While proof of a causal link is beyond the scope of this study, our findings are consistent with the Fama and Jensen (1983) conjecture that major donors monitor non-profit organizations at least in part through their board membership. This study also implies that, with the exception of the finance committee, it is the presence of major donors on the board and not their presence on committees that is associated with organizational efficiency measures. The multivariate analysis shows that the ratio of total expenses to program expenses is significantly and negatively associated with higher donor representation. Decomposing the total expense ratio into its two components, we find that different factors affect the administrative and fund-raising expense ratios. The percentage of major donors on the finance committee, a key committee overseeing budgets and administrative expenses, is negatively related to the organization's administrative expenses ratio. The presence of major donors on other board committees is not significantly statistically associated with nonprofit efficiency.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetNonprofit Sector and VolunteeringTravaux en français237 207