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Enregistrement W2903423101 · doi:10.7577/formakademisk.2608

Systemic design agendas in education and design research

2018· article· en· W2903423101 sur OpenAlexaff
Susu Nousala, David Ing, Peter Jones

Notice bibliographique

RevueFormAkademisk - forskningstidsskrift for design og designdidaktikk · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociotechnical systemTransdisciplinarityEngineering ethicsSociologyManagement scienceComputer scienceEngineeringKnowledge managementSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2014, an international collaborative of design leaders has been exploring ways in which methods can be augmented, transitioning from the heritage legacy focus on products and services towards a broad range of complex sociotechnical systems and contemporary societal problems issues. At the RSD4 Symposium (2015), DesignX co-founder Don Norman presented a keynote talk on the frontiers of design practice and necessity for advanced design education for highly complex sociotechnical problems. He identified the qualities of these systems as relevant to DesignX problems, and called for systemics, transdisciplinarity and the need for high-quality observations (or evidence) in these design problems. Initial directions found were proposed in the first DesignX workshop in October 2015, which were published in the design journal Shè Jì. In October 2016, another DesignX workshop was held at Tongji University in Shanghai, overlapping with the timing of the RSD5 Symposium where this workshop was convened. The timing of these events presented an opportunity to explore design education and research concepts, ideas and directions of thought that emerged from the multiple discussions and reflections through this experimental workshop. The aim of this paper is to report on the workshop as a continuing project in the DesignX discourse, to share reflections and recommendations from this working group.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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