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Enregistrement W2766605684 · doi:10.3233/978-1-61499-820-4-108

Developing scenarios for product longevity and sufficiency

2017· book-chapter· en· W2766605684 sur OpenAlexfundno aff
Emma Dewberry, Leila Sheldrick, M.A. Sinclair, Mariale Moreno, Charalampos Makatsoris

Notice bibliographique

RevueResearch in design series · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCranfield UniversityTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésLongevityProduct (mathematics)Environmental scienceBiologyMathematicsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the narrative of peoples' relationships with products as a window on understanding the types of innovation that may inform a culture of sufficiency. The work forms part of the ‘Business as Unusual: Designing Products with Consumers in the Loop’ [BaU] project, funded as part of the UK EPSRC-ESRC RECODE network (RECODE, 2016) that aims to explore the potential of re-distributed manufacturing (RdM) in a context of sustainability. This element of the project employed interviews, mapping and workshops as methods to investigate the relationship between people and products across the product lifecycle. A focus on product longevity and specifically the people-product interactions is captured in conversations around product maintenance and repair. In exploring ideas of ‘broken’ we found different characteristics of, and motivations for, repair. Mapping these and other product-people interactions across the product lifecycle indicated where current activity is, who owns such activity (i.e. organisation or individual) where gaps in interactions occur. These issues were explored further in a workshop which grouped participants to look at products from the perspective of one of four scenarios; each scenario represented either short or long product lifespans and different types of people engagement in the design process. The findings help give shape to new scenarios for designing sufficiency-based social models of material flows.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,143 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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