Dispute resolution patterns and organizational dispute states
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the influence of conflict management on conflicts at work. Design/methodology/approach – A total of 148 post‐graduate students in management responded to a questionnaire online. Two cluster analyses were performed to identify dispute resolution patterns and organizational dispute states. Then, cross tabulation between the two clusters was performed (Pearson's chi‐square coefficient and Sommer's D statistic). Findings – Cluster analyses identified three styles of dispute resolution pattern – interest‐based, based on controlled power, and power‐based – and three different organizational dispute states: harmony, dissonance, and conflict. Finally, the influence of resolution patterns on dispute states was been confirmed by the cross tabulation. Research limitations/implications – Firstly, Ury et al. 's theoretical typology should be revised, especially for the rights‐based approach. Secondly, the results of our cluster analysis indicate that it might not be necessary to measure the emotional and behavioral dimension of conflict separately. Thirdly, our research confirms the impact of conflict management on conflicts at work. Practical implications – The results show that dispute resolution patterns have a non‐negligible influence on organizational conflict states. In order to increase the likelihood of a harmony state, an interest‐based dispute resolution pattern should be adopted. Originality/value – First, the statistical technique used – cluster analysis – is somewhat innovative. Secondly, this research shows that dispute resolution patterns may affect organizational dispute states.
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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 ».