Trust and Conflict in Multicultural Teams: Exploring the Unique Experiences of Immigrant Workers
Notice bibliographique
Résumé
Multicultural teams (MCTs) are essential in organizations, offering diverse perspectives that enhance creativity and problem-solving while also introduce challenges, particularly in trust-building and navigating conflict. Despite the prevalence of MCTs, existing research on the factors contributing to their success remains limited. Studies have largely focused on team- or organizational-level interventions, overlooking the interpersonal and cultural nuances that shape team dynamics. While cultural diversity exacerbates conflict and shatters trust, the mechanisms through which this occurs remain underexplored. Immigrant workers’ voices are underrepresented in the literature, leaving a gap in understanding how their unique experiences shape and are shaped by trust and conflict within teams. LTC is a high-pressure environment reliant on MCTs, where emotional labor and teamwork are essential for success. Immigrant workers in LTC face additional barriers such as cultural adjustment and miscommunication which complicate trust-building and conflict resolution. This study explores how immigrant workers in LTC perceive and navigate trust and conflict, emphasizing the individual and organizational factors influencing these processes. Using a qualitative approach, six semi-structured interviews with immigrant LTC workers revealed the role of cultural differences, misaligned communication styles, and leadership in shaping trust and conflict. Participants identified stereotypes as barriers to trust, while supportive leadership and inclusive practices were fostering collaboration. By examining trust and conflict at the individual level, this research advances the literature on MCT management, offering actionable strategies to foster collaboration and inclusivity in diverse environments. These insights are particularly valuable for LTC, where effective teamwork impacts both patient care and staff well-being.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».