MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2751932443 · doi:10.1080/14606925.2017.1352982

Desirability in design for safety: Developing life jacket through creative problem solving method of TRIZ

2017· article· en· W2751932443 sur OpenAlexaboutno aff
Shahin Matin, Mohammad Hossein Namayandegi

Notice bibliographique

RevueThe Design Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRIZProduct (mathematics)Process (computing)UsabilityProduct designNew product developmentOrder (exchange)EngineeringArchitectural engineeringRisk analysis (engineering)Computer scienceManufacturing engineeringMarketingBusinessHuman–computer interactionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drowning is one of the main causes of death worldwide and according to the recent statistics published by coast guards of the US, Canada, and UK, most of drowned people were not using a life jacket. The main reason to refuse wearing a lifejacket considered being undesirable design of current samples.This project intended to develop more desirable product and in order to achieve this goal, some of the main TRIZ tools were utilized in five phases of product development process. Moreover, in order to examine our hypothesis, different studies on behavioural factors associated with life jacket use were reviewed and this became clear which boaters avoid wearing life jackets due to its bulky, uncomfortable and restrictive design. The product appearance and usefulness also were questioned by some boaters, when they indicated life jacket is just suitable for weak swimmers.Final result of this project presented in form of a concept which grants user's needs in both normal and emergency situations and makes it beneficial in all phases of the product using process. This concept combines life jacket, shoulder bag, smartphones capabilities and survival kit in one product to improve product desirability, usability and also its appearance.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: Autre devis
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Design JournalMême sujetHuman-Automation Interaction and SafetyTravaux en français237 207