Shifting perspectives: How scrutiny shapes the relationship between CEO gender and acquisition activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary Several upper echelons studies have found that firms led by female executives are less likely to engage in risky endeavors than those led by male top executives. We argue that conceptualizing female CEOs as universally conservative decision‐makers may paint too simplistic a picture and that the impact of CEO gender on strategic decision‐making may vary significantly depending on the given situation CEOs are experiencing. We integrate executive job demands and gender research to propose that scrutiny will exhibit differential effects on female and male CEOs' acquisition activity. We show that in high‐scrutiny contexts, the difference between male and female CEO acquisition activity disappears. In contrast, in low‐scrutiny contexts, the difference between male and female CEOs' acquisition activity is exaggerated. Managerial Summary Substantial research has shown that female executives acquire at a lower rate than male executives. We argue that viewing female CEOs as universally conservative decision‐makers may paint too simplistic a picture and that the impact of CEO gender on strategic decision‐making may vary significantly depending on the given situation CEOs are experiencing. In particular, we argue and find that in high‐scrutiny contexts, the difference between male and female CEO acquisition activity disappears. This research suggests that managers should consider the impact of environmental context—especially the role of scrutiny—when considering the risk propensity of female leaders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».