BiomiMETRIC Assistance Tool: A Quantitative Performance Tool for Biomimetic Design
Notice bibliographique
Résumé
This article presents BiomiMETRIC, a quantitative performance tool for biomimetic design. This tool is developed as a complement to the standard ISO 18458 Biomimetics-terminology, concepts, and methodology to quantitatively evaluate the biomimetics performance of a design, a project, or a product. BiomiMETRIC is aimed to assist designers, architects, and engineers to facilitate the use of the biomimetic approach beyond the existing frameworks, and to provide an answer to the following question: How can a quantitative evaluation of biomimetic performance be carried out? The biomimetic quantitative performance tool provides a method of quantitative analysis by combining the biomimetic approach with the impact assessment methods used in life-cycle analysis. Biomimetic design is divided into eight steps. The seventh step deals with performance assessment, verifying that the concept developed is consistent with the 10 sustainable ecosystem principles proposed by the Biomimicry Institute. In the application of the biomimetic quantitative performance tool, stone wool and cork are compared as insulation materials used in biomimetic architecture projects to illustrate the relevance and added value of the tool. Although it is bio-based, cork has a lower biomimetic performance according to the indicators used by the biomimetic quantitative performance tool presented in this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».