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Enregistrement W1543540093 · doi:10.1007/0-306-47673-8_2

Design for Manufacture

2006· book-chapter· en· W1543540093 sur OpenAlexaboutno aff
B. Gilbert

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We generally think of mass production as a uniquely twentieth-century phenomenon. However, its evolution can be traced back much further. The explosion in printed books, following Johannes Gutenberg’s fifteenth-century development of the Korean invention of movable type, had an impact on human society of heroic proportions. Precursors of modern mass-production, based on the specialization of labour and the use of specialized machinery to ensure a high degree of uniformity, can be traced to the eighteenth century. Writing in The Wealth of Nations in 1776, Adam Smith used the manufacture of pins to exemplify the improvement in productivity resulting from the utilization of uniform production techniques. Today, every conceivable sort of commodity is mass-produced. Pills, paints, pipes, plastics, packages, pamphlets and programs are mixed, extruded, poured, forged, rolled, stamped, molded, glued, printed, duplicated and dispatched worldwide on an immense daily scale. The most successful modern products are an amalgamation of many disciplines, years of experience, careful execution, rigorous production control and never-ending refinement. In no other industry is the cross-disciplinary matrix so tightly woven, and the number of interacting elements so incredibly high, as in the semiconductor business. Reaching back to Gutenberg, and drawing on the principles of photography pioneered by Daguerre in the 1830s (embracing optics, lens-making, photosensitive films and chemistry), transistors are defined by a process of lithography, which is essentially printing. But what eloquent printing this is! A 200-mm silicon wafer has a useful area of about a little less than a page of this book containing some 400 words of text, equivalent to perhaps 16,000 bits. However, when divided into chips the size of a modest microprocessor, today containing about 50 million transistors, through perhaps 20 successive layers of printing and processing each wafer generates some 10 billion devices in a single mass-produced entity. In a production lot containing 40 such wafers, some 400 billion tiny objects are manufactured in a single batch. Multiply this by the daily manufacture of integrated circuits worldwide, and it will be apparent that the number of transistors that have been produced Barrie Gilbert

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2430,192

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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