Notice bibliographique
Résumé
This study conducts a systematic review and provides a comprehensive up-to-date review of the literature about diversity on corporate boards. Unlike previous studies, we do not restrict our search to a specific type of diversity (e.g., gender diversity) or limited firm outcomes (e.g., firm performance). Our aim is to review, evaluate, synthesize, and summarize the literature and extend our knowledge on five key areas: 1) the theoretical approach (going beyond the theoretical analysis of each article by exploring how the theoretical perspective informs their focus); 2) dominant framing and theorizing (single theory vs multi-theories); 3) determinants and consequences; 4) how board diversity is defined and operationalized; and 5) the outcomes of board diversity. In reviewing the research from 2010 to February 2021 and using Saint Mary’s University Business Source Premier (SMU EBSCO) database, we identify 46 articles. Our findings reveal that agency theory no longer dominates board diversity research and has given way to institutional theory. The increasing use of institutional theory, which considers the effect of social structure on organizational outcomes, may be caused by most of the literature (based on our findings) using cross-country data. At the same time, there is a tendency to use a more multi-theoretical approach rather than a single theory one, and there are methodological limitations, including a paucity of rich data collection methods (e.g., surveys, questionnaires, and interviews). In addition, the current literature, according to the findings, focuses more on the consequences than the determinants of board diversity. Finally, our study intends to highlight and outline crucial research gaps that invite future investigation
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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 | 0,020 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».