Understanding workplace incivility dynamics from the perspective of conflict mediators: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background The research exploring workplace incivility has predominantly employed cross-sectional surveys, neglecting the dynamic aspect of the theory and failing to consider potential avenues for how the situation might be resolved. Objective To examine how uncivil interactions unfold over time, assess the impact of mediation on the resolution process, and evaluate how these interactions align with the complete theory of workplace incivility. Methods Descriptive phenomenology was used to analyze interviews with nine mediators (five women and four men) who explored the parties' experiences of incivility with each other and facilitated discussions with them to resolve their conflict. Findings A common structure emerged across the diverse situations described by mediators: personal norms shaped whether individuals attributed negative intentions and interpreted the other person's behavior negatively, which in turn triggered negative emotions and prompted a range of reactive responses (e.g., avoidance, confiding in others). During mediation, perspective taking played a key role in restoring trust, particularly when one party expressed vulnerability, which, in turn, facilitated reconciliation between the individuals involved. In contrast, in the two cases where individuals failed to engage in perspective taking reconciliation did not occur. Conclusion Future research should investigate the role of personal norms in shaping how individuals interpret others' behavior. Furthermore, additional investigations are needed to examine how perspective taking influences the progression of workplace incivility, using a dynamic lens to capture the complexity and evolving nature of these interactions.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».