An empirical investigation of the demographics of Top Management Team (TMT) and its influence in forecasting organizational outcome in international architecture, engineering and construction (AEC) Firms : a fuzzy set approach

Résumé

Tandis que les Equipes Dirigeantes sont sélectionnées afin d’être intégrées à la stratégie d’une entreprise, des études antérieures ont mis en évidence l’impact significatif des TMT (Top Management Teams - Equipe de Haute Direction) sur sa performance. Les résultats précédents ont montré que le défi de la double causalité était ambigu, incoherent et parfois conflictuel. Poursuivre sur la même ligne de recherche peut conduire à une conclusion incomplète voire même truffée d’erreurs. En revanche, cette recherche laisse entendre que l'incohérence des résultats parmi les données démographiques d’Equipe de Haute Direction présentées dans des travaux antérieurs peut indiquer une possibilité d’étudier la nature cachée de ces relations, et constituer un outil pour les prévisions futures. Plus précisément, dans cette recherche nous utilisons une structure multi-entrées (Equipe de Haute Direction démographiques) multi-sorties (performance organisationnelle) afin d’explorer le futur pouvoir de prédictibilités démographiques d’Equipe de Haute Direction pour les entrepreneurs en architecture, en génie et en génie civil internationales. Afin de construire un modèle de prévision fiable, ces contradictions ont été évitées par l'utilisation de l'intelligence artificielle en formant, testant et produisant des résultats sans hypothèses antérieures ou structures connues. Nous avons notamment utilisé le système adaptatif d'inférence floue neurale (ANFIS) comme base de construction d'un ensemble de règles « Si-Ensuite » floues avec des paires entrée-sortie pré-testées. Nous avons construit trois stratégies de prevision différentes, où nos résultats démontrent la connaissance et le potentiel du modèle ANFIS (série chronologique) dans les prévisions de performances organisationnelles, mais qui dans le même temps, suggèrent que la distinction devrait être établie entre les différentes constructions de données démographiques d’Equipe de Haute Direction et les constructions de performances. Les résultats démontrant les données démographiques liées à l’emploi (Equipe de Haute Direction, diversité de l'éducation, diversité fonctionnelle et tenure) pourraient fournir une précision de prévision satisfaisante pour les constructions à court terme (Liquidité) et à moyen terme (Stabilité Trésorière et Structure du Capital). Le futur pouvoir de prédictibilité des données démographiques non liées à l'emploi n'a pas pu être mis en évidence dans cette recherche. En outre, les constructions de performances à nature dynamique ne peuvent pas être prédites. Enfin, des opportunités de futures recherches ont été suggérées pour les chercheurs. Plus important encore, il comprend la nécessité de redéfinir la diversité dans le contexte de la composition Equipe de Haute Direction (avoir différentes significations tells que : Variété, Séparation et Disparité). D'autres recherches méthodologiques futures sont également proposées à la fin de cette étude.

Date	8 déc. 2017
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Constantine J. Katsanis (Directeur(-trice)) & Sabah Alkas (Codirecteur(-trice))