Notice bibliographique
Résumé
The following chapter by Eric Benson and Priscilla Ferronato discusses how teaching design through the process of systems thinking, as derived from the disciplines of both ecology and biology, is the best path forward to prevent the worst-case scenarios of climate change. Systems thinking is a process that can help designers to uncover the root cause of a problem and how it connects to the larger picture: people, profit and planet (and everything in between). The conditions of the Anthropocene mean that designers must be able to identify the social, political and environmental repercussions of their work – and take responsibility for them. This process empowers designers to evaluate and shift the emphasis of their outcomes to consider the demand put on our natural resources: where and how we get materials to produce our projects, who and what is affected by our decisions and what will happen to the project after it is implemented. The systems thinking process explored in this chapter is a four-step model (determine ¬project goals, map out the design problem, brainstorm design outcomes and evaluate each possible design outcome) as set forth in the 2017 book Design to Renourish: Sustainable Graphic Design in Practice. The authors, who are based at the University of Illinois at Urbana-Champaign, taught this systems thinking model over two years in three different courses to test its effectiveness and make improvements to the process, methods, tools and resources from one academic term to the next.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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 ».