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Enregistrement W2164641955 · doi:10.1108/10444061011079930

The psychosocial costs of conflict management styles

2010· article· en· W2164641955 sur OpenAlexaff
Greg A. Chung‐Yan, Christin Moeller

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Conflict Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychologyInterpersonal communicationConflict managementSocial psychologyMultilevel modelCausality (physics)Applied psychologyPsychotherapistPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine the interactive effect of interpersonal conflict at work and adopting an integrating/compromising conflict style on workers' psychosocial wellbeing. Design/methodology/approach A total of 311 employed young adults completed an online questionnaire. Findings Moderated hierarchical multiple regression analyses support the hypothesis that integrating/compromising interacts with interpersonal conflict at work to predict psychosocial strain. Specifically, it was found that integrating/compromising is related to psychosocial strain in a U-shaped fashion when work conflict is high. Although a moderate degree of integrating/compromising is psychosocially beneficial for workers and can buffer the negative impact of work conflict, beyond a certain point, integrating/compromising is associated with an increase in psychosocial strain when work conflict is high. Research limitations/implications The results of the study suggest that investigations of conflict styles should focus not only on managing the occurrence of conflict – or resolving it when it does occur – but also on the psychosocial costs of adopting particular conflict styles. The data are cross-sectional; therefore, inferences about causality are limited. Originality/value The study is one of the few to empirically test the psychosocial costs of adopting particular conflict styles. In addition, compared with similar studies, more complex relationships (i.e. nonlinear) between the variables are assessed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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