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Enregistrement W3111825163 · doi:10.23962/10539/30356

Social Entrepreneurs' Use of Fab Labs and 3D Printing in South Africa and Kenya

2020· article· en· W3111825163 sur OpenAlexfundno aff
Tobias Schonwetter, Bram Van Wiele

Notice bibliographique

RevueThe African Journal of Information and Communication (AJIC) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican University in CairoSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Cape TownDepartment for International DevelopmentInternational Development Research CentreUniversity of JohannesburgUniversity of Ottawa
Mots-clés3D printing3d printerOrder (exchange)SoftwareBusinessOpen sourceOpen source software3d printedMarketingWorld Wide WebEngineeringComputer scienceManufacturing engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article outlines findings from a study in South Africa and Kenya that explored social entrepreneurs' use of fabrication laboratories (fab labs), and in particular fab lab 3D printing services, in order to advance their social innovations and enterprises. Based on interviews with representatives of fab lab initiatives and social enterprises, the study found strong linkages between social entrepreneurship and fab labs, and between social entrepreneurs and the use of 3D printing technology. However, it was also found that social entrepreneurs tend not to rely primarily on fab labs for access to 3D printers, preferring to buy and build their own printer units-a practice made cost-effective through the selection of low-cost, open source models. In respect of the computer-aided design (CAD) software used to design the files for 3D printing, it was found that social entrepreneurs prefer the stability and user-friendliness of proprietary CAD software, despite the cost implications. At the same time, it was found that social entrepreneurs frequently use free and open source CAD files available online, and that they seek, in turn, to share their designs on a free and open source basis.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,179 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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