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Enregistrement W2885420024 · doi:10.5430/jms.v9n3p103

Designing Structured Design Thinking Framework for Societal System Design in the Unknown Context

2018· article· en· W2885420024 sur OpenAlexvenueno aff
Yoshikazu Tomita, Takashi Maéno

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesign thinkingCritical systems thinkingSystems thinkingComputer scienceContext (archaeology)Management scienceProcess (computing)Systems designDesign processDesign methodsEngineering design processProcess managementSystems engineeringKnowledge managementCritical thinkingEngineeringHuman–computer interactionSoftware engineeringWork in processArtificial intelligenceSociologyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently where everything has increased in complexity, systems designers such as a business model designer are challenged to solve ill-defined problems by creating innovations and designing societal systems. For handling such problems, design thinking has attracted attention as a methodology for solving "ill-defined" problems. However, design thinking cannot create innovations or design societal systems by itself because design thinking cannot guarantee reproducibility in a system design.In fact, design thinking is effective when applied to the systems approach process and when embedded in its processes. This paper proposes using the advantages of both design thinking and the systems approach to build a structured design thinking framework. This framework integrates the nonstructured design thinking process and the structured systems approach process. We used this framework to redesign a local community in Japan and to design a new concept of an aquarium. We further confirmed that this framework is effective.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
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