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Enregistrement W2052553459 · doi:10.1177/154193120104500435

Putting Cognitive Work Analysis to Work in Industry Practice: Integration with ISO13407 on Human-Centered Design

2001· article· en· W2052553459 sur OpenAlexaff
Shinichiro Hori, Kim J. Vicente, Yujiro Shimizu, Isao Takami

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Computer sciencePerspective (graphical)Systems engineeringIndustrial designEngineering managementEngineeringSoftware engineeringRisk analysis (engineering)Artificial intelligenceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigated how to conduct concrete design for industrial systems to conform to the recently-established Human-Centered Design standard ISO13407 (ISO). Referring to Sanderson et al.'s (1999) System Life Cycle (SLC) research, we adopted the Cognitive Work Analysis (CWA) framework as one useful and concrete designing method for industrial systems design to conform to ISO. Based on this idea, we compared three approaches ISO, SLC, and CWA and surveyed the match between ISO and CWA. From this study, we learned that integrating this research would provide great benefits to expand and improve the ISO concept for industrial systems, to give SLC a concrete methodological perspective, and to facilitate CWA technology transfer to practical design. As a result of these benefits, designers for industrial systems can get more structured ways of conducting adequate designs to help workers adapt to any demands and also to conform to ISO. An industry case study with a design example of a pump plant system supported our ideas. Also, we could confirm that much of the required information for ISO could be extracted by CWA. Therefore, the CWA models would not only be useful tools for industrial system designers in all of the SLC stages, but they also would be helpful to make our designs conform with the ISO standard.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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