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Enregistrement W7055852120

Diversité de genre et performance ESG des grandes entreprises canadiennes

2022· other· fr· W7055852120 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormalityState ownedDecorumDomestic work
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La diversité de genre dans les conseils d’administration est un concept largement connu en gouvernance d’entreprise. Les résultats des études portant sur l’impact de la diversité de genre sur la performance organisationnelle (notamment la performance sociale, la performance financière, l’innovation) ne font cependant pas toujours l’unanimité. La performance ESG (Environnement, Société, Gouvernance) représente quant à elle un concept relativement nouveau et fait l’objet d’un nombre limité d’études. L’objectif de cette étude est de mettre en lien ces deux concepts en examinant s’il y a une association entre la diversité de genre et la performance ESG des grandes entreprises canadiennes du S&P/TSX60 au cours de la période 2018 à 2020. Sur un échantillon final de 55 entreprises, nous utilisons la régression linéaire pour analyser nos données. Nous mesurons la diversité de genre par le pourcentage de femmes au sein du conseil d’administration et la masse critique des femmes au sein du conseil d’administration. Chaque conseil de cet échantillon comporte au moins une femme. La performance ESG est quant à elle mesurée par les scores individuels de performance E, S, G et le score global ESG déjà calculés et disponibles dans la base de données Bloomberg. De manière générale, sur notre période d’étude, nos résultats démontrent qu’il y a une association positive et significative entre le pourcentage de femmes au sein du conseil d’administration et les performances E, S et ESG, mais qu’il n’y a pas d’association significative avec la performance G. Nous trouvons aussi que la présence d’une femme (1F) sur le conseil d’administration est associée significativement mais négativement avec les performances E, S et ESG, sans être associée avec la performance G. La présence de deux femmes (2F) au sein du conseil d’administration n’est pas significativement associée aux performances E, G et ESG mais elle l’est de façon négative avec la performance S. Quant à la présence d’au moins trois femmes (3+F) au sein du conseil d’administration, elle est significativement et positivement associée aux quatre performances à l’étude soit les performances E, S, G et ESG. Nos résultats s’alignent donc avec ceux des études antérieures qui ont trouvé qu’une grande représentativité de femmes au sein du conseil d’administration était bénéfique pour la performance ESG des entreprises. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : performance ESG, performance environnementale, performance sociale, performance de gouvernance, diversité de genre dans les conseils d'administration, théorie des parties prenantes, théorie de la masse critique

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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