How do corporate governance, artificial intelligence, and innovation interact? Findings from different industries
Notice bibliographique
Résumé
Research in the field of corporate governance has been exhaustive, and recently many scholars have focused on the relationship between corporate governance attributes and artificial intelligence (AI), corporate governance attributes, and corporate innovation (Asensio-López et al., 2019), however, there are few studies that combine corporate governance, AI, and corporate innovation. This article examines the relationships among corporate governance attributes, AI, and corporate innovation. Adopting a new perspective, we have tried to help resolve this issue using a content-analysis that integrates data from over 50 companies that trade on National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) to analyze the relationship between board attributes, the practice of AI and firm innovation for the time 2018–2022. The results suggest that particular aspects of boards, such as board size, board diversity, and ownership concentration show significant correlations with firm AI development and innovation for overall industries, but the levels of associations also vary depending on different innovation measurements and samples considered in specific industries. Corporate governance has more significant variables in the manufacturing and information technology service industries. Moreover, the mediating effects of AI and innovation are examined, respectively. This research offers implications to corporate decision-makers as to how to proceed if the intent is to offer commercialized AI advancements and successful breakthrough innovations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».