PERAN MANAJEMEN KONFLIK DALAM MEWUJUDKAN LINGKUNGAN SEKOLAH YANG KONDUSIF
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji peran manajemen konflik dalam menciptakan lingkungan sekolah yang kondusif. Lingkungan sekolah yang kondusif sangat penting untuk mendukung proses pembelajaran yang efektif, di mana guru, siswa, dan staf sekolah dapat bekerja sama dengan harmonis dan produktif. Konflik di lingkungan sekolah, baik yang melibatkan siswa, guru, maupun antar staf, sering kali menjadi hambatan dalam terciptanya atmosfer yang positif dan mendukung kegiatan belajar mengajar. Oleh karena itu, manajemen konflik yang baik menjadi salah satu kunci untuk menjaga keharmonisan dan efektivitas di sekolah. Dalam penelitian ini, penulis menganalisis berbagai teori dan pendekatan dalam manajemen konflik, serta bagaimana implementasinya di lingkungan sekolah dapat membantu meredakan ketegangan dan meningkatkan hubungan antar individu. Studi ini juga membahas peran kepala sekolah dan pendidik dalam mengelola konflik, serta strategi yang dapat diterapkan untuk menciptakan lingkungan sekolah yang lebih baik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan manajemen konflik yang tepat dapat mengurangi ketegangan, meningkatkan komunikasi, dan menciptakan iklim yang mendukung perkembangan sosial dan akademik siswa. Dengan demikian, manajemen konflik yang efektif berkontribusi signifikan terhadap terciptanya lingkungan sekolah yang kondusif untuk pembelajaran.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".