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Enregistrement W2076754289 · doi:10.1115/detc2013-12068

Teaching Biomimicry With an Engineering-to-Biology Thesaurus

2013· article· en· W2076754289 sur OpenAlexaff
Jacquelyn Nagel, Robert Nagel, Marjan Eggermont

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThesaurusTerminologyComputer scienceBiomimeticsBiological engineeringTask (project management)IngenuityHuman–computer interactionArtificial intelligenceEngineeringSystems engineeringBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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