The work of conflict mediation: Actors, vectors, and communicative relationality
Notice bibliographique
Résumé
Mediation is a widely used form of third-party conflict management for which research has primarily focused on the role of mediators. But how are the relations between disputing parties constituted in communication involving written texts, such as official letters or medical reports, during mediation sessions? To gain deeper insight into the communicative dynamics through which third-party disputes are created, sustained, and resolved, this article proposes a new theoretical perspective on mediation that illuminates how human beings and written texts can act as vectors for each other, i.e., how they can make important differences in mediation sessions because they carry or convey what someone or something else is saying, doing, thinking, or feeling and, thus, contribute to composing the nature of disputants' relations. The value of this vectorial perspective on mediation is subsequently demonstrated through an inductive analysis of video-recorded sessions that took place at an administrative tribunal in Canada. By showing how texts (or their absence) can act as (1) conjunctive vectors that contribute to highlighting disputants' compatibilities and help them find common ground, or (2) disjunctive vectors that contribute to highlighting their incompatibilities and obstruct their dispute resolution, this article advances the academic and professional literature on the role of communication in conflict mediation work, and reveals significant implications for the study and practice of conflict management in organizations as well as scholarship on relational ontologies.
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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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,082 |
| Communication savante | 0,020 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».