Custom Clothing Technology: Diffusion of Luxury Practices in Fashion
Notice bibliographique
Résumé
The common understanding of the fashion industry is that it is rapidly changing and constantly on the cutting edge of what is new. Yet in reality the fashion industry does not adopt new practices or change its ways of doing business quite so easily. This article examines the successes and failures of 3D scanning as a new tool in the fashion industry. Through the analysis of three case studies it becomes clear that new technology is not an automatic guarantor of innovation or success. Analyzing the motivations behind the introduction of 3D scanning for made-to-measure clothing products is important to understanding where technology and the fashion practitioner do not necessarily communicate properly. Whereas 3D scanning promises to make made-to-measure clothing an easy and accessible service, made-to-measure and other custom clothing businesses are based upon traditional notions of luxury and craftsmanship. It is apparent through first-person interviews and observations that the current dichotomy between technology and craftsmanship has not been resolved. Creators of fashion-based technologies need to be working in tandem with traditional fashion practitioners, whose expertise is required if new technology is to reinvent the centuries-old processes of clothing production for the better. 3D scanners that have been introduced to date have yet to meet their full potential because they lack the nuanced understanding of the human body that comes from traditional clothes-making training and expertise. Researching the present status of this technology’s integration within fashion is important in understanding how digital technology is best included in the design, production, and sale of clothing products more broadly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».