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Enregistrement W4229457148 · doi:10.1002/smj.3415

A blessing and a curse: How <scp>chief executive officer</scp> cognitive complexity influences firm performance under varying industry conditions

2022· article· en· W4229457148 sur OpenAlexaff
Shavin Malhotra, Joseph Harrison

Notice bibliographique

RevueStrategic Management Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCognitive complexityCognitive resource theoryInformation processingBusinessResource (disambiguation)Industrial organizationChief executive officerMarketingEconomicsMicroeconomicsPsychologyCognitive psychologyComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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&amp;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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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