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Enregistrement W4205788152 · doi:10.32920/ryerson.17838821

The Formal Modeling Of Engineering Design Information By Means Of An Axiomatic System

2022· preprint· en· W4205788152 sur OpenAlexfundno aff
Filippo A. Salustri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceAxiomatic designSoftware engineeringNotationAxiomStandardizationField (mathematics)Programming languageSystems engineeringEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is mounting evidence in the current literature which suggests that our collective understanding of engineering design is insufficient to support the continued growth of the engineering endeavor. Design theory is the emergent research field that addresses this problem by seeking to improve our understanding of, and thus our ability to, design. The goal of this author's work is to demonstrate that formal techniques of logic can improve our understanding of design. Specifically, a formal system called the Hybrid Model (HM) is presented; this system is a set-theoretic description of engineering design information that is valid independent of (a) the processes that generate or manipulate the information and (b) the role of the human designer. Because of this, HM is universally applicable to the representation of design-specific information throughout all aspects of the engineering enterprise. The fundamental unit in HM is a design entity, which is defined as a unit of information relevant to a design task. The axioms of HM define the structure of design entities and the explicit means by which they may be rationally organized. HM provides (a) a basis for building taxonomies of design entities, (b) a generalized approach for making statements about design entities independent of how the entities are generated or used, and (c) a formal syntactic notation for the standardization of design entity specification. Furthermore, HM is used as the foundation of DESIGNER, an extension to the Scheme programming language, providing a prototype-based object-oriented system for the static modeling of design information. Objects in the DESIGNER language satisfy the axioms of HM while providing convenient programming mechanisms to increase usability and efficiency. Several design-specific examples demonstrate the applicability of DESIGNER, and thus of HM as well, to the accurate representation of design information.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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