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Enregistrement W4242642395 · doi:10.29007/wvlp

Generating Reuse Possibilities for Retired Wind-Turbine Blades

2018· paratext· en· W4242642395 sur OpenAlexafffund
Shaopeng Jiang, David Inkermann, Thomas Vietor, Lili Shu

Notice bibliographique

RevueEasyChair preprint · 2018
Typeparatext
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConnaught FundTechnische Universität Braunschweig
Mots-clésTurbine bladeTurbinePerspective (graphical)Work (physics)ReuseWind powerClosure (psychology)Computer scienceEngineeringMarine engineeringEnvironmental scienceMechanical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aims to identify reuses for wind-turbine blades that are retired when they reach the end of their technical life. Wind-turbine blades are made from fiber-composite materials, for which technologies for effective material-based recycling are extremely limited. An approach to avoid or postpone recycling is to repurpose wind-turbine blades in other applications, as they should not be reused as wind-turbine blades for safety reasons. However, identifying promising reuses for wind-turbine blades is challenging due to their specific shape and material properties. In addition to issues of functional fixedness, wind-turbine blades are physically much larger than everyday objects with which people typically reason. Following a series of studies where engineering students were asked to identify wind-turbine-blade reuses, a method involving perspective-taking was developed and applied. The effects of this method on concept generation are reported and compared to SCAMPER, an existing design method. This work highlights the effectiveness of perspective-taking over SCAMPER for generating concepts, and incorporates psychological concepts, including Need for Closure and Regulatory Focus Theory.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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