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Enregistrement W2117408461 · doi:10.1115/detc2013-13350

Tools for Sustainable Product Design: Review and Expectation

2013· article· en· W2117408461 sur OpenAlexaff
Qingjin Peng, Arash Hosseinpour, Peihua Gu, Zhun Fan

Notice bibliographique

RevueVolume 4: 18th Design for Manufacturing and the Life Cycle Conference; 2013 ASME/IEEE International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseProduct designProduct lifecycleSustainable designDesign for the EnvironmentProduct (mathematics)Computer scienceProduct life-cycle managementDesign review (U.S. government)Conceptual designSystems engineeringProduct engineeringLife-cycle assessmentSustainable productsDesign technologyProduct design specificationManufacturing engineeringDesign for XSustainabilityProcess managementNew product developmentEngineeringProduction (economics)BusinessOperations managementHuman–computer interactionProduct testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable product design plans the entire life cycle of a product from its raw material selection, conceptual and structural formation, manufacturing processing, and usage to its end-of-life, reuse, and recycle. The product design needs the sustainable knowledge and proper tools. Current computer-aided design systems are insufficient to represent complex relationships of product functions, structures and life cycle options. It is required for design tools to support product life cycle planning with multi-objective optimal solutions. In this paper, our experience in design of a wheelchair is used as an example to discuss the need of design tools. The aim is to define ideal tools for design of sustainable products.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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