The comparison between the United States and Canada: Findings from inter-relationship among corporate governance, artificial intelligence, and innovation
Notice bibliographique
Résumé
Although research in the field of corporate governance has been exhaustive recently many scholars have focused on the relationship between corporate governance attributes and artificial intelligence (AI), corporate governance attributes, and corporate innovation, few studies combine corporate governance, AI, and corporate innovation. The main reason is due to the quantitative difficulties in measuring and distinguishing AI activities and corporate innovation activities in enterprises. This study examines the relationships among corporate governance attributes, AI, and corporate innovation in the context of the United States and Canada. Adopting a new perspective, we have tried to help resolve the issue using a content analysis that integrates data from over 100 companies that trade on National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) and TSX to analyze the relationship between board attributes, 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. Moreover, the mediating effects of AI and innovation are examined, respectively. Lastly, we also discovered changes in the industry’s attention to AI development before and after COVID-19 (2020). 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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».