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Enregistrement W2938068717 · doi:10.1017/s0890060419000064

Eco-innovation and knowledge management: issues and organizational challenges to small and medium enterprises

2019· article· en· W2938068717 sur OpenAlexaff
Ahmed Cherifi, Patrick Mbassegue, Mickaël Gardoni, Rémy Houssin, Jean Renaud

Notice bibliographique

RevueArtificial intelligence for engineering design analysis and manufacturing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensPolytechnique MontréalÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRIZContradictionAcronymComputer scienceCompromiseManagement scienceDimension (graph theory)Product (mathematics)Field (mathematics)PrioritizationInterpretation (philosophy)Competition (biology)Process managementKnowledge managementBusinessEngineeringArtificial intelligenceMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The proposed methodology is based on a (global and multi-criteria) simplified environmental but thorough assessment. In this stage we do not directly give the solution to designers. It will therefore translate the results of evaluation design axes, but in general, the lines proposed are inconsistent or contradictory. Therefore, what we find is a compromise given to the solution. The challenge we are facing in an industrial reality is that one should not go for a compromise solution. TRIZ (Teorija Reshenija Izobretateliskih Zadatch) or the theory of solving inventive problems, in the field, will be reformulated and go through the contradiction matrix and then intervene with the principles of interpretation resolutions to give possible solutions. To assist small and medium enterprises (SMEs) in their product development, the objective of this paper is to propose a methodological approach named Ecatriz, that will allow us to achieve our eco-innovative goal. The applicability of this method is justified by the many contradictions in the choices in a study of the life cycle. As a starting point, a qualitative multi-criteria matrix will allow the prioritization of all impacts on the environment. A customized implementation of the inventive TRIZ (Teorija Reshenija Izobretateliskih Zadatch, Russian acronym for theory of solving inventive problems) principles will help us choose eco-innovative solutions. To that end, we have created a new approach named Ecatriz (ecological approach TRIZ), based on a new contradiction matrix. It was tested in various contexts, such as the “24 h of Innovation” competition and eco-innovative patents.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0210,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,213 · 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
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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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