A Meta Analytical Study of Cultural Conditions Moderating the Relationship Between Board Diversity and <scp>CSR</scp> Disclosure
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Studies on the relationship between board diversity and CSR disclosure have shown mixed results. This study investigates the relationship between board diversity attributes and CSR disclosure, as well as the various cultural conditions influencing board diversity–CSR disclosure relationships through meta‐analysis based on data from 45 empirical studies. We discovered that board diversity attributes such as board gender, age, education, and national diversity have a positive relationship with CSR disclosure. In terms of moderating effects, we discovered that cultural dimensions of (high) uncertainty avoidance, long‐term orientation, and (high) indulgence positively moderate the relationship between board diversity attributes and CSR disclosure, whereas high individualism, masculinity, and power distance scores negatively moderate these relationships. This study highlights the importance of maintaining diversity in terms of age, gender, education, and nationality at the board level in promoting CSR disclosures, even in restraining cultures, suggesting policymakers devise policies that encourage board diversity. Academically, this study extends the previous meta‐work by clarifying the strength and direction of the relationships between board diversity attributes and CSR disclosure, helping to resolve ambiguities in these relationships in the extant literature. In addition, the study explores the moderating effects of cultural dimensions on the relationship between board diversity and CSR disclosure, a factor that was previously overlooked.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».