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Enregistrement W1998248566 · doi:10.1017/s0890060407000261

Making sense of engineering design review activities

2007· article· en· W1998248566 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueArtificial intelligence for engineering design analysis and manufacturing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNew product developmentProcess (computing)Engineering design processSet (abstract data type)Coding (social sciences)Product designProduct (mathematics)Knowledge managementProcess managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Engineering design reviews, which take place at predetermined phases of the product development process, are fundamental elements for the evaluation and control of engineering activities. These meetings are also acknowledged as unique opportunities for all the parties involved to share information about the product and related engineering processes. For product development teams, the knowledge generated during a design review is not as secondary as it may seem; key design decisions, design experiences, and associated rationale are frequently made explicit. Useful work has been carried out on the design review process itself, but little work has been undertaken about the detailed content of the meeting activity; it is argued that understanding the transactions that take place during a meeting is critical to building an effective knowledge-oriented recording strategy. To this effect, an extensive research program based on case studies in the aerospace engineering domain has been carried out. The work reported in this paper focuses on a set of tools and methods developed to characterize and analyze in depth the transactions observed during a number of case studies. The first methodology developed, the transcript coding scheme, uses an intelligent segmentation of meeting discourse transcriptions. The second approach, which bypasses the time consuming transcribing operation, is based on a meeting capture template developed to enable a meeting observer to record the transactions as the meeting takes place. A third method, the information mapping technique, has also been developed to interpret the case study data in terms of decisions, actions, rationale, and lessons learned, effectively generating qualitative measures of the information lost in the formal records of design reviews. Overall, the results generated by the set of tools presented in this paper have fostered a practical strategy for the knowledge intensive capture of the contents of design reviews. The concluding remarks also discuss possible enhancements to the meeting analysis tools presented in this paper and future work aimed at the development of a computer supported capture software for design reviews.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,239 · 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