CEO gender and readability of annual reports: do female CEOs’ demographic attributes matter?
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines the association between chief executive officer (CEO) gender and the readability of annual reports by considering some demographic attributes of female CEOs. Design/methodology/approach Ordinary least squares (OLS) regression is used to test the research hypotheses on a sample of S&P 500 firms between 2004 and 2016. Findings The results show that female CEOs are significantly positively associated with the readability of 10-K reports – in line with ethical-sensitivity theory. Further results show that this association is variable depending on the demographic attributes of female CEOs – in line with upper echelon theory. Specifically, older female CEOs and those with financial expertise are significantly associated with more readable 10-K reports. In contrast, female CEOs hired from within the firm are negatively associated with the readability of 10-K. Research limitations/implications This study provides evidence on the effect of female CEOs and their demographic attributes on annual report readability, which was not addressed in prior research. Practical implications The findings show that the appointment of female CEOs seems like a helpful avenue to reduce concerns among the regulators about the textual complexity of annual reports. However, the most important policy implication of the study is that the decision to appoint female CEOs should be based more on their demographic attributes than on gender equality recommendations and full trust in women's behavioral consequences. Originality/value This study contributes to the academic literature on readability and gender. Prior research has not clarified which attributes and skills of female CEOs drive their abilities to improve shareholder value and make more ethical decisions. This study suggests that female CEOs are not better “ per se ” to improve corporate governance practices, and the impacts of female CEOs are not the same and differ according to their demographic attributes.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle