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Enregistrement W4306665554 · doi:10.5947/jeod.2022.003

The Influence of Board Diversity and Board Conflict on Performance in Consumer Cooperatives in South Korea

2022· article· en· W4306665554 sur OpenAlexaff
SUN-HEE LEE, HYUN-JU KANG, SANG-YOUN LEE

Notice bibliographique

RevueJournal of Entrpreneurial and Organizational Diversity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSungKongHoe University
Mots-clésDiversity (politics)Corporate governanceValue (mathematics)Gender diversityTask (project management)Functional diversityOn boardBusinessPublic relationsAccountingMarketingPolitical scienceManagementEconomicsComputer scienceEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Board of directors are important elements in the structure and management of cooperatives. This study examines the relationships between cooperative board diversity (i.e., value and functional) and three performance variables (social performance, operational performance, and democratic performance). Additionally, we hypothesize that conflict (task or relational) mediates these relationships. We argue that decision making, policy, and performance depend on the composition of a board. The empirical analysis, using a sample of 423 female board members in 66 local consumer cooperatives in South Korea, finds that board value diversity can have a negative effect on performance, even though their functional background diversity may be positive, while conflicts over performing tasks may mediate functional background diversity and performance. More specifically, the results indicate that board value diversity is positive and significantly related to relational conflicts, while functional background diversity is negative and significantly related to task conflicts. The findings suggest that performance of cooperatives can be improved with more diverse board with functional backgrounds. We hope that this paper could offer a significant contribution to both the board and corporate governance literature and the diversity literature.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,169 · 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.

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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