A Research Roadmap for Sustainable Design Methods and Tools
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable design methods and tools abound, but their implementation in practice remains marginal. This article brings together results from previous literature reviews and analyses of sustainable design methods and tools, as well as input from design researchers and professional practitioners to identify the needs and gaps in the area. It results in a shared vision of how sustainable design methods and tools can be more tightly integrated into mainstream product design and development, as well as the current state of practice and research in relation to four central questions: What are the needs and values of industry regarding sustainable design? What improvements in sustainable design methods and tools would most drive industry forward? How should researchers move forward with developing more useful sustainable design methods and tools? How can sustainable design be more effectively integrated into industry? A roadmap for the international sustainable design research community is proposed with descriptions of short-, medium-, and long-term tasks for addressing each question. The purpose is to support collective progress and discussions on method and tool development and adoption, and to enable more tangible success in mainstreaming sustainable design practices in industry.
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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 | 0,162 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,026 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,011 |
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 ».