Compromising, Avoiding, or Bullying? A Mixed Method Approach to Understanding Conflict Resolution and Bullying Among Undergraduate Roommates
Notice bibliographique
Résumé
While living with roommates in residence presents a unique set of challenges for emerging adults who are just beginning to navigate a world of adult responsibilities and are adjusting to living with an often-unfamiliar companion, conflicts become inevitable. Common sources of conflict, such as disputes over cleaning duties or noise levels, combine with still-developing conflict resolution skills to create an escalating environment of hostility that can develop into bullying if not properly addressed. However, what remains relatively understudied is how emerging adults navigate conflict management and how conflict resolution styles mitigate such household conflicts. Employing a multi-methods approach, this study utilized quantitative (i.e., questionnaires) and qualitative (i.e., short answer questions) methods to investigate the relative influence of conflict management styles and social support on roommate victimization and bullying among 804 undergraduate students aged 18–21 years old (79% female; M = 19). Multiple hierarchal linear regressions and thematic analyses were employed to analyze the data. The findings revealed that roommate compromise predicted an increase in roommate victimization and bullying, and an inverse relationship between resolving conflict with self-interest, where increased self-interest predicted lower roommate victimization and bullying. Social support was significantly inversely related to roommate bullying and victimization, such that increased social support tended to mitigate bullying and victimization. Taken in unison, these findings convey while students may believe they are compromising, whether they are requires further investigation. This work highlights the need to teach students how to manage conflict in healthy ways while verifying the continued importance of social support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».