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Enregistrement W2092399590 · doi:10.5539/jsd.v3n4p17

3-D Printing of Open Source Appropriate Technologies for Self-Directed Sustainable Development

2010· article· en· W2092399590 sur OpenAlexaffvenue
Joshua M. Pearce, Christine Morris Blair, Kristen J. Laciak, Rob W. Andrews, Amir H. Nosrat, Ivana Zelenika-Zovko

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensC17 CouncilSocial Sciences and Humanities Research CouncilMedical Council of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen sourceThe InternetComputer scienceOpen source hardwareSustainable developmentDomain (mathematical analysis)3D printingProduction (economics)Public domainManufacturing engineeringBusinessWorld Wide WebEngineeringOperating systemSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The technological evolution of the 3-D printer, widespread internet access and inexpensive computing has made a new means of open design capable of accelerating self-directed sustainable development. This study critically examines how open source 3-D printers, such as the RepRap and Fab@home, enable the use of designs in the public domain to fabricate open source appropriate technology (OSAT), which are easily and economically made from readily available resources by local communities to meet their needs. The current capabilities of open source 3-D printers is reviewed and a new classification scheme is proposed for OSATs that are technically feasible and economically viable for production. Then, a methodology for quantifying the properties of printed parts and a research trajectory is outlined to extend the existing technology to provide complete village-level fabrication of OSATs. Finally, conclusions are drawn on the potential for open source 3-D printers to assist in driving sustainable development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations273
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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