A blessing and a curse: How <scp>chief executive officer</scp> cognitive complexity influences firm performance under varying industry conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary How CEO cognitive complexity influences firm outcomes raises an intriguing theoretical tension. While more cognitively complex CEOs can potentially bolster firm performance through their more elaborate and multifaceted information processing, those tendencies can also hurt performance because they require more time and energy, delaying decision making. We posit and show a nuanced effect of CEO cognitive complexity on firm performance, contingent on industry conditions. CEO cognitive complexity benefits performance under more complex, stable, and munificent industry conditions, but hurts performance under simpler, more dynamic, and more constrained conditions. Post‐hoc analyses further show that these effects are similar when considering firm‐level factors reflecting munificent and dynamic internal conditions. Our study highlights the boundary conditions under which CEO cognitive complexity may be beneficial or detrimental for firms. Managerial Summary CEOs have different cognitive styles that can impact how they approach decision making. Whereas some exhibit greater cognitive complexity, that is, by engaging in broader and deeper information search and considering more differentiated and nuanced perspectives and alternatives, others engage in simpler and less comprehensive information processing when making decisions. While it seems intuitive to assume that CEOs' cognitive complexity should be beneficial for firms, collecting and processing a large amount of complex information can also complicate and delay decision‐making. Our results show that S&P 1500 CEOs who are more cognitively complex improve firm performance when their firms operate in more complex, stable, and resource‐rich environments but hurt firm performance when their firms operate in simpler, more dynamic, and resource‐constrained environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».