Teaching Biomimicry With an Engineering-to-Biology Thesaurus
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents research on the use of an engineering-to-biology thesaurus in an engineering classroom as an aid to teaching biomimicry. The leap from engineering to biological science has posed a challenge. Engineers often struggle with how to best use the vast amount of biological information available from the natural world around them. Often there is a knowledge gap, and terminology takes different meanings. Generally, the time required to learn and become fluent in biology poses too large a hurdle. The engineering-to-biology thesaurus was designed to allow engineers without advanced biological knowledge to leverage nature’s ingenuity during engineering design. The three key goals of this thesaurus are to (1) lessen the burden when working with knowledge from the biological domain by providing a link between engineering and biological terminology; (2) assist designers with establishing connections between the two domains; and (3) to facilitate biologically-inspired design. In this paper, the results of a pilot study as well as a second study are presented. The pilot study was used to craft instructional materials involving the engineering-to-biology thesaurus. In the second study, sophomore engineering students enrolled in a design course were given a design task to complete using the thesaurus. The task focused on biomimetic concept development for their course project — designing a human-powered vehicle for a person with cerebral palsy. Results of the design task are presented.
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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 | 0,001 |
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 découle