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Enregistrement W2020316515 · doi:10.1115/detc2009-86067

Why Systematic Design Engineering?

2009· article· en· W2020316515 sur OpenAlexaff
W. Ernst Eder

Notice bibliographique

RevueVolume 8: 14th Design for Manufacturing and the Life Cycle Conference; 6th Symposium on International Design and Design Education; 21st International Conference on Design Theory and Methodology, Parts A and B · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceEngineering design processTraceabilityContext (archaeology)Design scienceField (mathematics)Process (computing)Management scienceCreativityAction (physics)Software engineeringKnowledge managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design engineering is different from other more artistic forms of designing because on one hand it is more constrained by the engineering sciences, economics and other factors, but on the other hand it has more possibilities for abstract modeling in the conceptual phases. Creativity is essential, but in many cases not sufficient to explore the many possible candidate solutions. A more systematic and methodical approach can help to overcome many of the problems that arise during conceptualizing in design engineering. Use of appropriate methods to enhance the search for solutions can expand the solution field. A systematic approach based on engineering design science has been shown to enhance understanding, good record-keeping, and traceability for the design process. Several grounded theories are reviewed and brought into mutual context, they refer to memory and thinking operations, expertise, human action modes, and competencies. The discussion reveals a need for specific instructions for a methodical and systematic engineering design procedure, when the design problem is seen as non-routine, and expertise is lacking.

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0040,042
Communication savante0,0100,019
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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