Not Just an Academic Exercise: Systems Thinking Applied to Designing Safer Alternatives
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.
Notice bibliographique
Résumé
For the last seven years, an interdisciplinary course known as Greener Solutions, offered by the University of California, Berkeley Center for Green Chemistry, has brought together graduate students in chemistry, environmental health, and engineering to understand each other’s disciplines, and to work together to develop safer alternatives to hazardous chemicals and manufacturing processes. Through the course, interdisciplinary teams of UC Berkeley students have worked with partner organizations to identify safer alternatives to chemicals of concern, including investigating safer preservatives in personal care products, nonfluorinated durable water-repellant coatings for outerwear, and safer cross-linkers to replace formaldehyde in permanent press textiles and diisocyanates in spray polyurethane foam insulation. Students undertake a bioinspired design process and then assess the potential health and environmental hazards associated with each of their proposed alternatives relative to hazards of the current chemistries. The students generate a focused alternatives assessment that considers technical performance, relative hazard and exposure potential, and feasibility, creating an “opportunity map” for the partner company and, ideally, the industry sector as a whole. The Greener Solutions model for interdisciplinary, inquiry-based learning is training a new generation of chemists and engineers in a systems approach to design: one that more fully considers the health and environmental implications of chemical and material choices. An adaptation of the Greener Solutions course model to serve undergraduate civil engineering students at University of Victoria, B.C. demonstrates how the course elements can serve a different subject matter and instructional level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle