Can we explain managerial non‐answers during conference call Q&As?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Management teams often avoid answering questions during conference call question and answer sessions (Q&As). Viewing this as an information asymmetry issue, accounting scholars have suggested that this behavior is ill‐advised and that non‐answers signal to investors the suppression of bad news. In this article, we demonstrate that this argument lacks nuance. Instead, we argue that answers and non‐answers necessarily coexist and are codependent. Our contribution stems from our social interactionist lens, whereby we draw on interdisciplinary perspectives of workplace silence to make sense of our data. We propose three explanations for managerial non‐answers, namely that they are used (1) defensively, (2) reflectively, and (3) negotiatively. Despite the seeming complexity, analysts claim they can make sense of what managers are able to say in this forum, and by extension, what they do (or perhaps, can) not. From here, we argue that analysts are socialized to managerial non‐answers. Despite this, there is general concern that investors allow an innate fear of “silence” to prejudice their judgment of non‐answers. Thus, we highlight a communication gap between management, intermediary, and investor. On the one hand, this implies a source of market inefficiency, but on the other it points toward a source of potential value in sell‐side analyst work, specifically, their experience and expertise in social interaction.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».