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Enregistrement W2944649938 · doi:10.3917/proj.020.0063

Design, Science et Technologie : quels modèles et idéauxtypes pour la recherche en science du design ?

2019· article· fr· W2944649938 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProjectics / Proyéctica / Projectique · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)Université du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Si la Science et le Design semblent singulièrement identifiés et discutés comme disciplines fondamentales de la recherche en science du design (RSD), la Technologie y tient soit un rôle plus ténu ou n’est pas distinguée du Design. La cohésion et la cohérence entre les éléments de cette trialectique ne semblent pas avoir fait l’objet d’un examen approfondi dans les travaux théoriques en science du design (SD) en management et en systèmes d’information (SI). Pour clarifier la cohésion et la cohérence de cette trialectique que forment la Science, la Technologie et le Design, cet article propose un modèle de RSD qui repose sur l’identification et la distinction des trois disciplines fondamentales que sont le Design, la Technologie et la Science et de leur matrice disciplinaire respective. Cet article vise aussi à construire et à illustrer par le truchement d’exemples tirés d’articles scientifiques trois idéauxtypes de RSD que sont les configurations entre ces trois disciplines fondamentales : la recherche artefactuelle ; la recherche technologique ; et la recherche artefactuelle ET technologique.

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.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,282
Tête enseignante GPT0,425
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