MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W34306767 · doi:10.1155/2021/1371329

How do boards of directors contribute to IPO Returns? An empirical study of a multinational sample

2011· article· en· W34306767 sur OpenAlexaff
William Q. Judge, Alessandro Zattoni, Greg Bell, Krista Llewellyn, Till Talaulicar, Jean Jinghan Chen, Nisha Kohli, Michael A. Witt, Helen Wei Hu, Dhirendra Shukla, Jonas Gabrielsson, Majdi Anwar Quttainah, Sibel Yarnak, Sheila M. Puffer, Emmanuel Adegbite, José Luis Rivas, Stav Fainshmidt, Hans van Ees, Felix Lopez de Iturragia, Winfried Ruigrok

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Annual Meeting · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesPrincess Nourah Bint Abdulrahman University
Mots-clésInitial public offeringMultinational corporationBusinessCorporate governanceSample (material)AccountingEmpirical researchCorporationEmpirical evidenceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate governance literature argues that the board of directors performs three roles: monitoring the corporation, advising and providing services to management, and gaining access to critical resources. Previous empirical studies on IPO outcomes have typically focused on a single board role and/or examined IPOs in a single country. This study examines all three roles in nineteen different countries and demonstrates that all three roles are important for understanding IPO returns.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management Annual MeetingMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207