EMOTIONS IN THE CONFLICT PROCESS: AN APPLICATION OF THE COGNITIVE APPRAISAL MODEL OF EMOTIONS TO CONFLICT MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
This study systematically explored the role of a range of emotions in the conflict process. In order to do so, we articulated and tested a typology of discreet conflict‐relevant emotion constructs. Emotions were demarcated by the two dimensions of self‐concern versus other‐concern, and motives to approach or withdraw from the other party or conflict. This typology produced four emotion constructs: hostility (self‐focused approach), self‐conscious emotions (self‐focused avoid), relational positivity (other‐focused approach) and fear (other‐focused avoid). Self‐ and other‐blame and self‐ and other‐concern were proposed as cognitive antecedents of emotions and choice of conflict resolution strategy. We measured individual behavior in the conflict using the conflict resolution strategy scale (Rahim & Magner, 1995). A critical incident survey technique was used to gather data on people's self‐report of a conflict experience. We also explored the contextual effects of conflict issue and relative status. Results brought into question the general hypothesis that emotions mediate the effects of cognitive appraisals on choice of conflict resolution strategy. However, there were consistent patterns in the direct links between cognitions, emotions and conflict resolution strategies that shed further light on the complex relationships between these variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».