Diversité de genre et performance ESG des grandes entreprises canadiennes
Bibliographic record
Abstract
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
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".