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Enregistrement W4210549581 · doi:10.3233/jid200021

Sustainability: Design, Making, and Technologies

2022· article· en· W4210549581 sur OpenAlexaff
Jiami Yang, Yong Zeng

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrated Design and Process Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityBusinessEnvironmental planningEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainability is the capacity to enable the co-existence of both earth's biosphere and human civilization.The basic premise of sustainability is that the earth's resources cannot be used, depleted, or damaged indefinitely (Portney 2015).Sustainability concerns with three major domains: environment, society, and economy (EPA 2015).Sub-domains of sustainability are cultural, technological, and political (James et al. 2014;Magee et al. 2013).The current strategies for achieving sustainability can generally be divided into three categories: population, affluence, and technology (Holdren, J. P., & Ehrlich 1974).The most promising path to sustainability is to develop new technologies that address the relationships among the environment, society, and economy, including the design, making, transporting, use, and disposal of the product.The foremost important task in sustainability is to conduct a holistic analysis of all factors concerned with the environment, society, and economy related to a product.The first paper, authored by Yang et al. and titled "Environment-Based Life Cycle Decomposition (eLCD): Adaptation of EBD to Sustainable Design", proposes a life cycle analysis tool named Environment-based life cycle decomposition (eLCD) to support the sustainable design during the conceptual design stage.In contrast to the existing analysis tools, which focus on the life cycle assessment of a product after the product is already designed or even made, eLCD helps designers effectively and efficiently collect information for sustainability related decisionmaking.In achieving the objective, eLCD decomposes the sustainability environment into three dimensions: environment types, life cycle events, and life cycle time.The environment types are designated as natural, built (including physical artifact and digital artifact), economic, and social environment.It is this holistic environment structure for sustainable conceptual design that makes sustainability is an integral part rather than a burden of the design.The effectiveness of eLCD is demonstrated by its application to the upscaling of a wind turbine, where an energy storage system is introduced to make full use of wind energy with the least waste in serving the electricity demand.The second paper, authored by Lee et al. and titled "Design Thinking with Appropriate Technology for Improving Social Sustainability: Critical and Comprehensive Criteria", develops criteria for integrating design thinking processes with appropriate technologies for improving social sustainability.The authors argue that current technology promotions are empathetically disconnected from local people and culture due to the lack of affordability, maintenance, and personal training.Five assumptions are proposed for promoting design thinking in the processes: 1) user-oriented design with mass productivity; 2) reiterative nature through user satisfaction surveys; 3) affordability for purchase, maintenance, and repair services; 4) local appropriateness; and 5) eco-friendliness with environmental sustainability.They applied the criteria to 28 representative cases from water, energy, health, shelter, and transportation fields.The cases were quantitatively and qualitatively evaluated using a comprehensive literature survey on the use of appropriate

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations4
Publié2022
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Résumé présentoui

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