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Enregistrement W2242218239 · doi:10.18260/1-2--11318

Biosystems Engineering Design Trilogy: An Overview

2020· article· en· W2242218239 sur OpenAlexaffabout
Kris J. Dick, Don Petkau, Danny Mann, Myron Britton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrilogySession (web analytics)Engineering educationComputer scienceEngineering managementEngineering design processWork (physics)Software engineeringEngineeringMechanical engineeringWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the fall of 1998, the Department of Biosystems Engineering at the University of Manitoba introduced a package of three courses to enhance the teaching of engineering design. The objective was to teach undergraduate engineers how to design by exposing them to the type of design environment they will encounter in industry. Fundamental to this environment is a real design problem provided by an industry collaborator. Consequently, our undergraduate students are now required to complete three, four-credit courses in consecutive years. In each course, the students work on an industry-based design problem in a team environment. For second-year students, the solution is conceptual. For third-year students, a detailed design must be produced. For fourth-year students, the detailed design must also include an economic analysis and an indepth engineering analysis. Interaction between classes is achieved by requiring each student to contract his or her services to a design team from another year. Engineering communication skills (i.e., oral, written, and drawings) and practical fabrication skills are emphasized throughout all three courses. A high level of coordination between the three courses has been achieved, culminating in a joint presentation of the design projects at a formal technical meeting of the Canadian Society of Agricultural Engineering. This paper will discuss the details of this "Design Trilogy" including some of the modifications that have taken place over the past four years.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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