The three–way interactions of gender, supervisor’s gender, and country on the strategies for managing conflict of millennials: an exploratory study in 10 countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This field study aims to investigate the interactive relationships of millennial employee’s gender, supervisor’s gender and country culture on the conflict-management strategies (CMS) in ten countries (USA, China, Turkey, Germany, Bangladesh, Portugal, Pakistan, Italy, Thailand and Hong Kong). Design/methodology/approach This exploratory study extends past research by examining the interactive effects of gender × supervisor’s gender × country on the CMS within a single generation of workers, millennials. The Rahim Organizational Conflict Inventory–II, Form A was used to assess the use of the five CMS (integrating, obliging, dominating, avoiding and compromising). Data analysis found CMS used in the workplace are associated with the interaction of worker and supervisor genders and the national context of their work. Findings Data analysis (N = 2,801) was performed using the multivariate analysis of covariance with work experience as a covariate. The analysis provided support for the three-way interaction. This interaction suggests how one uses the CMS depends on self-gender, supervisor’s gender and the country where the parties live. Also, the covariate – work experience – was significantly associated with CMS. Research limitations/implications One of the limitations of this study is that the authors collected data from a collegiate sample of employed management students in ten countries. There are significant implications for leading global teams and training programs for mid-level millennials. Practical implications There are various conflict situations where one conflict strategy may be more appropriate than others. Organizations may have to change their policies for recruiting employees who are more effective in conflict management. Social implications Conflict management is not only important for managers but it is also important for all human beings. Individuals handle conflict every day and it would be really good if they could handle it effectively and improve their gains. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, no study has tested a three-way interaction of variables on CMS. This study has a wealth of information on CMS for global managers.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».