Are intergroup differences between the audit committee and the rest of the board associated with monitoring effectiveness?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In contrast to prior research that typically focuses on the characteristics of the audit committee (AC), we investigate how intergroup differences between the AC and the rest of the board (ROB) affect monitoring effectiveness. Drawing on group literature and the similarity attraction paradigm, we hypothesize that high intergroup differences between the AC and the ROB impede communication and information sharing. Poor “fit” between the AC and the ROB can lead to an “us versus them” mentality that reduces trust and hinders knowledge exchange, diminishing monitoring effectiveness. Using a sample of listed US firms, we find that intergroup differences between the AC and the ROB in terms of their respective characteristics are linked to a lower likelihood of reporting an existing or likely material weakness, higher discretionary accruals, and a lower likelihood of a going‐concern opinion among financially distressed firms. These negative effects are most pronounced when the AC and the ROB are very different (i.e., in the upper quartile and decile of the AC‐ROB distance distribution). Additional analyses show a higher probability of a Big R restatement, a lower likelihood of a Big R restatement when a material misstatement likely exists, and a lower likelihood of goodwill impairment when one is expected. Notably, the adverse impact of AC‐ROB dissimilarity is more prominent when the AC is less powerful or lacks group stability. Regulators and companies should be aware that AC composition decisions cannot be made in isolation because large intergroup differences in director profiles between the AC and the ROB reduce monitoring effectiveness.
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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 | 0,006 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».