MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3168898478 · doi:10.22495/cocv18i3siart16

Corporate communication as a governance mechanism: A content analysis of corporate public disclosures

2021· article· en· W3168898478 sur OpenAlexafffund
Sam Kolahgar, Azadeh Babaghaderi, Harjeet S. Bhabra

Notice bibliographique

RevueCorporate Ownership and Control · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityUniversity of WindsorUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésCorporate governanceCorporate communicationAccountingBusinessBankruptcyAgency (philosophy)StakeholderSample (material)Agency costContent analysisPublic relationsFinanceShareholderPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate communication efforts have mainly been viewed as a by-product of governmental regulations and board of directors’ oversight. In this paper, we examine the role of corporate communication as a stand-alone governance mechanism. We introduce a new business-related dictionary and conduct automated textual analysis of over 150,000 electronic documents filed by a sample of firms listed on the S&P/TSX Composite Index from 1999 to the end of 2014. Our findings demonstrate the governing role of corporate communication by documenting the adverse market effects of deviations from the expected level of communication. Moreover, as a governance mechanism, corporate communication shows substitution/complementary relationships with other established governance mechanisms. In addition, we find a non-linear relationship between a firm’s communication efforts and its value and risk levels. Results are robust after controlling for major corporate events (M&A, spin-offs, financial distress and bankruptcy, and significant lawsuits). These findings contribute to corporate governance literature and the understanding of agency theory predictions of communications and disclosures’ economic effects

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,137 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorporate Ownership and ControlMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207