Understanding the Use of Language Stimuli in Concept Generation
Notice bibliographique
Résumé
Natural language, which is closely linked to thought and reasoning, has been recognized as important to the design process. However, there is little work specifically on understanding the use of language as design stimuli. This paper presents the results of an experiment where verbal protocols were used to elicit information on how designers used semantic stimuli presented as words related to the problem during concept generation. We examined stimulus use at the word level with respect to part-of-speech classes, e.g., verbs, nouns and noun modifiers, and also how stimuli syntactically relate to other words and phrases that represent ideas produced by the participant. While all stimuli were provided in verb form, we found that participants often used stimuli in noun form, but that more new ideas were introduced while using stimuli as verbs and noun modifiers. Frequent use of stimuli in noun form appears to confirm that people tend to think in terms of objects. However, noun use of stimuli introduced fewer new ideas and therefore contributed less to concept formation in our study. This work highlights a possible gap between how people may tend to think, e.g., in terms of nouns, and how new ideas may be more frequently introduced e.g., through verbs and noun modifiers. Addressing this gap may enable development of a language-based concept generation support system to encourage innovative and creative solutions for engineering problems.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».