Conflict-Handling Mode Scores of Three Crews Before and After a 264-Day Spaceflight Simulation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In both the Russian and U.S. space programs, crew safety and mission success have at times been jeopardized by critical incidents related to psychological, behavioral, and interpersonal aspects of crew performance. The modes used for handling interpersonal conflict may play a key role in such situations. METHODS: This study analyzed conflict-handling modes of three crews of four people each before and after a 264-d spaceflight simulation that was conducted in Russia in 1999-2000. Conflict was defined as a situation in which the concerns of two or more individuals appeared to be incompatible. Participants were assessed using the Thomas-Kilmann Conflict Mode Instrument, which uses 30 forced-choice items to produce scores for five modes of conflict handling. Results were compared to norms developed using managers at middle and upper levels of business and government. RESULTS: Both before and after isolation, average scores for all crews were above 75% for Accommodating, below 25% for Collaborating, and within the middle 50% for Competing, Avoiding, and Compromising. Statistical analyses showed no significant difference between the crews and no statistically significant shift from pre- to post-isolation. DISCUSSION: A crew predisposition to use Accommodating most and Collaborating least may be practical in experimental settings, but is less likely to be useful in resolving conflicts within or between crews on actual flights. Given that interpersonal conflicts exist in any environment, crews in future space missions might benefit from training in conflict management skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».