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Enregistrement W4353089587 · doi:10.1002/smj.3499

Board experiential diversity and corporate radical innovation

2023· article· en· W4353089587 sur OpenAlexfundno aff
Aurora Genin, Wenting Ma, Vineet Bhagwat, Gennaro Bernile

Notice bibliographique

RevueStrategic Management Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Intensive Care FoundationKelley School of Business, Indiana UniversityNational Science Foundation
Mots-clésCorporate governanceDiversity (politics)BusinessStakeholderValue (mathematics)ShareholderMarketingExperiential learningPublic relationsManagementEconomicsSociologyPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research Summary How does board experiential diversity affect corporate radical innovation? We find that the combined diversity of directors' educational, industrial, and organizational experiences spurs the quantity and quality of path‐breaking patents developed at a firm. Instrumental variable analysis leveraging exogenous variation in firm access to the nonlocal supply of directors with diverse experiences indicates causality, which is corroborated by difference‐in‐differences tests. Firm heterogeneity suggests experientially diverse directors spur radical innovation by better serving the firm's advisory needs rather than via improved governance. Our findings enrich theoretical insights into how corporate board leadership may affect innovation and long‐term value creation at the firm. Managerial Summary This study offers practical guidance on director recruitment. Board directors with diverse educational, industrial, and organizational experiences can support the invention of radical technology. This type of innovation can create substantial economic and social value. Noting the benefits of diverse experiences in the boardroom, corporate executives can search beyond the traditional director pedigree (e.g., Ivy League‐educated financiers), where female and minority individuals remain underrepresented. In doing so, the firm can find more qualified candidates to assemble a demographically and intellectually diverse board, thus cultivating an inclusive corporate culture conducive to shareholder and stakeholder value creation.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,235
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'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

Citations66
Publié2023
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Résumé présentoui

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