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Enregistrement W2114505798 · doi:10.32920/ryerson.14639703

Designer behaviour and activity: an industrial observation method

2021· preprint· en· W2114505798 sur OpenAlexafffund
Philip Cash, Ben Hicks, Steve Culley, Filippo A. Salustri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniverza v LjubljaniTechnische Universität IlmenauLuleå Tekniska UniversitetUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignUniversité d'OrléansCentre National de la Recherche ScientifiqueLinköpings UniversitetTallinna TehnikaülikoolTel Aviv UniversityUniversity of TwenteUniversity of TorontoSeoul National UniversityUniversity of New South WalesFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergEngineering and Physical Sciences Research CouncilTechnische Universiteit DelftNovo NordiskUniversity of PennsylvaniaMissouri University of Science and TechnologyLoughborough UniversityUniversity of CambridgeAuckland University of Technology, New ZealandInstitut national de recherche en informatique et en automatique (INRIA)Ngee Ann PolytechnicKungliga Tekniska HögskolanUniversity of BathPennsylvania State UniversityHeriot-Watt UniversityAalborg UniversitetCardiff UniversityUniversität InnsbruckIowa State UniversityMinistry of Earth SciencesPurdue UniversityClemson UniversityTokyo Metropolitan UniversityDanmarks Tekniske UniversitetNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetArizona State UniversityPolitecnico di TorinoSveučilište u Zagrebu
Mots-clésContextualizationContext (archaeology)Computer scienceObservational studyManagement scienceEmpirical researchExternal validityData scienceEngineeringPsychologyMathematicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between laboratory based study and the actual practice of engineering design is very important. For research activity, laboratory based studies have an important role. The problem is the difficulty of relating laboratory study to practice, it is thus important to fully understand this relationship. To address this, an observational method is proposed that focuses on characterizing the activities and behaviors of designers in practice. The method has been developed to provide rich context, whilst avoiding information overload. The proposed method is then critically discussed with respect to the issues particularly affecting empirical design research, such as contextualization, validity and repeatability. Finally, the paper highlights the potential importance and impact of the method for developing the relationship between practice and laboratory based experiments.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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