Previous research examining the link between board attributes and ecological strategies such as green innovation has primarily focused on structural board attributes, yielding mixed findings. Moreover, the critical contextual grounds that shape the relationship between board attributes and green innovation have often been overlooked, leading to potential biases in empirical investigations. Considering that competence drives outstanding performance, we developed a unique measure of board competence that represents the board’s intrinsic ability to perform in corporate strategies.Drawing on a holistic perspective of agency, resource dependence, and stakeholder theories, we posit a strong relationship between board competence and green innovation.Furthermore, we contend that this association is moderated by external governance mechanisms, namely audit quality, media coverage, and imitative pressure.Through our analysis of publicly traded Chinese companies, we found compelling evidence to support our assertions. These findings have important implications for policymakers, practitioners, and managers.
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Cette vidéo présente les résultats d'une recherche sur l'adoption des outils de l'intelligence artificielle générative par les étudiants en sciences de gestion. Menée auprès de 257 étudiants français, l'étude étend le modèle UTAUT 3 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) en intégrant la confiance, la valeur d'apprentissage et l'autonomisation.
Les résultats identifient quatre facteurs clés d'adoption : l'attente de performance, la motivation hédonique, l'habitude et la confiance. Le modèle explique de manière significative l'intention d'usage, d'adoption et de recommandation de ces technologies.
L’étude offre des pistes concrètes pour les établissements d’enseignement supérieur souhaitant intégrer efficacement l’IA générative dans leurs pratiques pédagogiques et mieux préparer les étudiants aux environnements professionnels de demain.
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