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Enregistrement W2003385461 · doi:10.1016/s1057-7408(07)70029-3

What is a <i>Leather Iron</i> or a <i>Bird Phone?</i> Using Conceptual Combinations to Generate and Understand New Product Concepts

2007· article· en· W2003385461 sur OpenAlex
Tripat Gill, Laurette Dubé

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

RevueJournal of Consumer Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensMcGill UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelation (database)Product (mathematics)Context (archaeology)Computer scienceComprehensionLocative caseProperty (philosophy)Conceptual frameworkEpistemologyMathematicsLinguisticsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article introduces the framework of conceptual combinations, which underlies the creative ability to combine existing concepts to create new ones. Using this framework, two creative processes are identified, namely, (a) property mapping (PM), which entails combining concepts by transferring a property from one concept to another (e.g., shape in the case of notebook computers); and (b) relation linking (RL), which entails linking the two combining concepts by a thematic relation (e.g., the “locative” relation in desktop computers). The effect of these processes on the comprehension of new product concepts is investigated in two experimental studies. In Study 1 it is shown that novel products created by RL are easier to interpret than the ones created by PM. In Study 2 it is found that new products combining concepts from different super‐ordinate categories are more likely interpreted by RL, and are easier to comprehend than the ones from the same super‐ordinate category, which use PM. The theoretical and managerial implications of using conceptual combinations in the context of new product ideation are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,318 · 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