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Enregistrement W3195117954 · doi:10.32920/ryerson.14641440.v1

A ‘Natural’ Approach to Design

2021· preprint· en· W3195117954 sur OpenAlexaff
Damian Rogers, Filippo A. Salustri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalogyBiomimeticsArtifact (error)Natural (archaeology)ReuseSustainabilityComputer scienceSustainable designProcess (computing)Management scienceBiochemical engineeringArtificial intelligenceEngineeringEpistemologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current design processes are all generally similar in approach, but none yet address sustainability directly. When sustainable design is pursued, bio-inspired design or biomimicry are invariably used. These approaches attempt to reuse principles found in nature to conceptualize artifact designs. However, sustainable design approaches have yet to be integrated into typical design processes as they occur in practice; these methods generally work by seeking solutions only on a case-by-case basis. As a result, sustainable design methods like biomimicry tend to be used as ancillary or "after the fact" techniques. To fully integrate sustainability into design processes, the authors believe we must look more deeply at the processes that occur in nature and that have led to the organisms often referred to in biomimicry and related methods. The authors’ study of natural evolutionary processes has led them to believe that there is significant similarity in the way successive generations of artifacts and organisms change. We found that we could describe processes in generic terms that applied equally well to natural evolution and the way that artifacts change over time: that is to say, we found an analogy between generational changes in artifacts and in organisms. The authors are now delving into more detail, and are finding that the analogy can extend to cover natural selection, mutation, and genetic structures. A detailed explanation of this analogy, working at several different levels, is given in this paper. Furthermore, natural and artificial lifecycle processes are shown to be nearly identical. Since the analogy appears to hold well at many levels of detail, the authors propose to create a genetic structure (a genome) for artifacts. We contend that such a structure would be useful for designers. For example, we find that using the structure of the analogy as a guide can help reduce complexity of design problems. Also, we show that the artificial “genes” lend themselves to description via pattern languages, which are also known to reduce problem complexity. We hypothesize that using pattern languages to represent an artificial genome for designed artifacts will result in a useful, more holistic approach to sustainable design - one that is literally inspired by nature.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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