Notice bibliographique
Résumé
The relationship between language and reasoning motivates us to study the use of language within engineering design. This paper describes our continued investigation of language as stimuli for concept generation. Specifically we investigate dichotomous lexical stimuli that are related to the problem in either a disagreeing, incongruent manner or in an agreeing, congruent manner. This is a follow-up investigation where we extend previous experiments to include both congruent and incongruent stimuli to enable comparison of differences between designer behavior and concepts. A between-subjects think-aloud experiment was performed where participants were presented with a problem and asked to generate concepts to address the problem. Half the participants were provided with incongruent stimuli and the remaining were provided with congruent stimuli. Participants provided with incongruent stimuli used the stimulus words as verbs more often than the participants provided with congruent stimuli. Verbs possess several properties desirable for use as design stimuli including the increased introduction of new lexicalized concepts to the concept generation process. When two independent raters scored the concepts, there was a positive correlation between the raters that concepts developed with incongruent stimuli were more novel. Understanding the effects of different lexical stimulus types on concept generation contributes to the development of design support tools that exploit the relationship between language and reasoning to increase design novelty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».