Just Diverse Among Themselves: How Does Negative Performance Feedback Affect Boards’ Expertise vs. Ascriptive Diversity?
Notice bibliographique
Résumé
We investigate how negative performance feedback affects board diversity, which is instrumental in shaping a firm’s strategic change. When a firm underperforms compared with its aspiration, its board is motivated to promptly address the underperformance. The board needs to not only help search for strategic alternatives but also quickly build consensus around its strategic reorientation. These two motivations lead the board to value two dimensions of diversity among its members differently. On the one hand, to understand the problem of underperformance and find a solution, the board is motivated to seek new expertise, avoiding redundancy in the pool of expertise already represented in the boardroom. This results in a higher level of diversity in director expertise. On the other hand, the urgent need to build consensus prompts the board to value trust and solidarity and to avoid potential conflict among directors. Because people perceive others with similar ascriptive backgrounds as trustworthy, changes in the board of an underperforming firm are likely to yield a lower level of diversity in its members’ ascriptive backgrounds. These changes in board are affected by the committee chairs of the board whose power and influence are significant in the boardroom. Analyses of the boards of 733 U.S. listed manufacturing firms show that when a firm underperforms compared with its aspirations, it increases the board expertise diversity, but decreases the board ascriptive diversity. When chairs on the board are gender or racial minorities, the negative association between underperformance and the board ascriptive diversity is weakened. Supplemental Material: The e-companion is available at https://doi.org/10.1287/orsc.2022.1595 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».