More women, more money? The impact of discourse on legal and regulatory initiatives regarding women on corporate boards
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The advancement of women on corporate boards is an oft-discussed social issue in many countries. Little existing scholarship, however, compares the nature of legal and regulatory initiatives across international jurisdictions. Similarly, although there is a plethora of research into the potential economic benefits of increasing the number of women on corporate boards, almost none of the academic literature explicitly considers the nature of the arguments used to support measures to further this goal. This thesis addresses such shortcomings by examining common threads in the arguments around gender diversity on corporate boards and applying doctrinal analysis to characterise the existing (and some proposed) legal and regulatory initiatives that have sought to address the issue. This forms the basis of an exploration of the relationship between the discourses that frame the debate regarding women on corporate boards and the various policy interventions introduced to advance that goal. The thesis uses case studies to trace the relationship between discourse and policy in four countries: Norway, Canada, the United Kingdom and Australia. Analysis of these relationships highlights the complex interplay between discourse and policy implementation and points to three significant conclusions. Firstly, the primary discourses surrounding women on boards are worth attention in their own right. Secondly, discourse affects policy. The assumptions inherent in dominant discourses can pre-emptively exclude certain policy initiatives from consideration, even causing advocates to undermine their own stated aims. Thirdly, and most encouragingly, the resulting analyses likewise suggest that policy initiatives and regulatory measures, once implemented, can impact on discourses and even public attitudes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle