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Enregistrement W4295546125 · doi:10.4236/tel.2022.125066

Economic Crisis and Corporate Governance: How Can Board Independence and Expertise Maximize the Firm Value?

2022· article· en· W4295546125 sur OpenAlexaff
Patricia Crifo, Gwenaël Roudaut

Notice bibliographique

RevueTheoretical Economics Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesLabex EcodecAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCorporate governanceIncentiveContext (archaeology)Independence (probability theory)BusinessAccountingValue (mathematics)Sustainable growth rateIndustrial organizationEconomicsFinanceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of recurrent crises and the necessity to move to more sustainable firm level changes, this paper analyzes the trade-off between board’s dual role of monitoring and advising the CEO, especially relevant for the integration of sustainable development into corporate strategy, depending on board independence and expertise. We propose a theoretical model in which boards may choose to be either monitoring or advisory type towards the CEO. In this framework, the board’s incentives to adopt a high monitoring level are non-monotonically (U-shaped) related to the expertise level. On the other hand, the incentives for an advisory board to discipline the CEO are increasing with expertise, if the business has high opportunity for growth. Finally, under specific parameter values, the model generates a disciplining effect of expertise in the sense that the more expert the board is, the less opportunistic the CEO is. We then test these theoretical results using a dataset on the French 120 largest listed companies over the 2006-2011 period. Empirical evidence reveals that expertise plays a mediating role in the relationship between independence and performance in French firms. Directors’ competences for sustainable development hence are likely to play a crucial role for firms to integrate such issues into their core strategy.

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)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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