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Enregistrement W2759743818 · doi:10.5539/ass.v13n10p95

Conflict Management among Malay Married Couples: An Analysis on Their Strategies & Tactics

2017· article· en· W2759743818 sur OpenAlexvenueno aff
Nor Hafizah Abdullah, Nor Azlili Hassan, Abdul Satar Abdullah Harun, Liana Mat Nayan, Rahilah Ahmad, Madihah Md. Rosli

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalayCompromiseConflict managementPoliticsQuality (philosophy)SociologySocial psychologyPsychologyPublic relationsPolitical scienceLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to explore the strategies and tactics used in conflict management and analyze their effectiveness based on quantitative methodology. Probability sampling of 300 respondents in Selangor, Malaysia consisting of Malay married couples were selected using cluster sampling. The findings showed that the strategies were competing, collaborating, compromising, avoiding and accommodating. In average, around 80 percent of Malay married couples chose collaborating strategy whereas competing was less popular. However, the most popular tactic among the respondents is trying to do what is necessary to avoid tension which is under the avoiding strategy. Two-way communication and compromise were seen to be the essence in keeping longevity and success in marriage. The study revealed that there was a change in conflict management among Malay married couples which can be related to the economic development of society, technological advances, political scenarios and the influx of foreign culture. Nonetheless, along with the changes in Malaysia’s economic system, modern Malay couples are more open-minded. Therefore, couples in this study tend to see conflicts as problems that need to be solved, wanting quality decisions that truly resolve the issues. They believe in the power of consensus and in sharing of information and achieving understanding with one another.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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