Effects of Abstraction on Selecting Relevant Biological Phenomena for Biomimetic Design
Notice bibliographique
Résumé
The natural-language approach to identifying biological analogies exploits the existing format of much biological knowledge, beyond databases created for biomimetic design. However, designers may need to select analogies from search results, during which biases may exist towards: specific words in descriptions of biological phenomena, familiar organisms and scales, and strategies that match preconceived solutions. Therefore, we conducted two experiments to study the effect of abstraction on overcoming these biases and selecting biological phenomena based on analogical similarities. Abstraction in our experiments involved replacing biological nouns with hypernyms. The first experiment asked novice designers to choose between a phenomenon suggesting a highly useful strategy for solving a given problem, and another suggesting a less-useful strategy, but featuring bias elements. The second experiment asked novice designers to evaluate the relevance of two biological phenomena that suggest similarly useful strategies to solve a given problem. Neither experiment demonstrated the anticipated benefits of abstraction. Instead, our abstraction led to: 1) novice designers associating non-abstracted words to design problems and 2) increased difficulty in understanding descriptions of biological phenomena. We recommend investigating other ways in which abstraction can be implemented when designing similar tools or techniques that aim to support biomimetic design and other design-by-analogy work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».