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Enregistrement W1986384687 · doi:10.9734/bjast/2014/10546

A Catalyst Method for an Innovative Eco-Design Strategy Using TRIZ Approach

2014· article· en· W1986384687 sur OpenAlexaff
Ahmed Cherifi, Mario Dubois, Mickaël Gardoni, Abdelaziz Tairi

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Applied Science & Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRIZScope (computer science)Dimension (graph theory)Context (archaeology)Product (mathematics)Strengths and weaknessesComputer scienceManagement scienceProduct designProcess managementEngineeringManufacturing engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, in the context of product innovation, the environmental dimension takes a new dimension and cannot be separated from other product requirements which make it competitive. Tools are available but unfortunately proficiency levels required for their use are at the expert's level. Those tools must also be able to clearly identify their benefits, strengths and weaknesses for a given multi-criteria environmental evaluation. In the present work we have adopted an approach using a qualitative evaluation matrix including parameters related to the ease of use of the product related to the organizational preparation for the appropriation of an eco-design approach, in addition to the standard factors of eco-efficiency. In order to help the designer to make a decision, an adapted TRIZ method is proposed (Toria Rechnia Izobrtatelskikh Zadatch or theory of inventive problem solving). The applicability of this method is justified by the many contradictions in the choices in a study of the life cycle and can help designers and companies to choose an approach to attain a satisfying level of eco-design for the resources invested in it. An application, based on inventive principles, will be adapted and completed. This matrix can help the designer to reduce the scope of his creative investigations. The results of our methodological approach have been tested on cases of creative projects and a certain number of recently patented projects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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