Extrapolation of Conflict Mitigation Strategies from Teams in Isolated Communities on Earth to Long Duration Space Exploration Missions
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-0399.vid With each passing minute, humans approach perfecting the technology that will allow for long-duration space exploration (LDSE) missions. Constant breakthroughs in scientific research mean that the goal of reaching the Moon, Mars, and beyond, is closer than ever before. Although the human race is bound to be technically equipped for LDSE missions, conflict mitigation will be a critical point on which the success of such missions hinges. As a result, this study seeks to answer questions on what differentiates conflict mitigation in the general case from conflict mitigation in ICE environments in Earth and space and how findings on successful conflict mitigation strategies can be extrapolated to ICE environments in space. From a general standpoint, in the realm of team dynamics, concepts revolving around relevant terminology, conflict types, conflict modes of resolution, individuality and team identity, the temporal evolution of conflict mitigation, and the McGrath Group Task Circumplex were discussed. Studying isolated communities on Earth, this paper considered projects like the Antarctic facility, NEEMO, HERA, Mars-520, and HI-SEAS to be examples of human collaboration in extreme environments. The transition to LDSE missions looked at experiments conducted on the International Space Station (ISS). By method of a meta-analysis combined with a Delphi analysis, a reasonable assessment of the framework for this investigation was achievable. Through the analysis of the Delphi study results, a definition of successful conflict mitigation comprising five factors was created, and the primary difference between conflict mitigation on Earth to ICE environments was identified. This difference being that conflict mitigation in ICE is critical while on Earth it is highly desired. The qualitative meta-analysis’s thematic results revealed that team characteristics, mitigation patterns and modes, and location were the most mentioned themes in the span of a total of 124 comments made in relation to the research questions. The results presented here are relevant and transferable to future LDSE missions to the Moon, Mars, and beyond.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».