Corporate governance in the Middle East and North Africa: A systematic review of current trends and opportunities for future research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Question/Issue We systematically review the corporate governance (CG) literature on the Middle East and North Africa (MENA), organize it into six main themes and their subthemes, and propose several opportunities for future research. Research Findings/Insights We highlight CG's unique characteristics in the MENA region as well as differences and similarities across MENA countries. We shed light on how organizations are governed in this region especially that their ownership structures are centered on families and the state, and that Islam plays a major role in their governance. Our review establishes a solid foundation for future research directed at CG practices in the MENA region and encourages policymakers and practitioners to improve CG in the region. Theoretical/Academic Implications To the best of our knowledge, this is the first systematic literature review covering CG in the MENA region. In an effort to encourage the continuing evolution of this research stream and augment its contributions to the broader CG literature, we develop an extensive research agenda focusing on several key topics that deserve further attention such as ownership and countries' political regimes, family business and royal families, Sharia law, and executive compensation, among others. Practitioner/Policy Implications This review invites policymakers and investors to consider implementing better policies aimed at improving CG practices, specifically by fomenting transparency, developing financial markets, providing stronger protections for minority shareholders, and enhancing compliance with existing and new regulations.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».