Sustainable Creativity: Overcoming the Challenge of Scale When Repurposing Wind-Turbine Blades
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the growing adoption of wind-energy technology to help address climate change, we must now also consider the disposition of retired wind-turbine blades, which are not easily recycled. This pressing environmental problem was used as the prompt in a creativity study, where participants were asked to identify potential reuses in a wind-turbine-blade repurposing task (WRT). In past iterations of this study, participants consistently struggled with correctly incorporating the large physical size of wind-turbine blades in their reuse concepts. The Alternate Uses Task (AUT) is an established measure of creativity that involves asking participants to identify uses for common objects like bricks and paper clips. The current work explored whether an AUT can be adapted as an intervention to help overcome the WRT scale challenge so that the appropriateness of reuse concepts can be improved. Students in a fourth-year undergraduate engineering-design course (N = 28) underwent both of two conditions, a scaled-AUT intervention and a typical-AUT control, before the WRT. The results support that a main difficulty with the WRT is object size. Both fluency and flexibility (number and categories of ideas) for the relatively common AUT objects were significantly lower in the scaled AUT than in the typical AUT. However, correctly scaled WRT concepts significantly increased after the scaled AUT, supporting the intervention's effectiveness. While motivated by the real-world problem that decommissioned wind-turbine blades present, the current work focuses on conceptual design and creativity, where incorporating real-world problems may provide value beyond more typical AUTs, which have fewer real-world applications. Thus, for future work, the WRT is proposed as a standard design-study task whose solutions help address a real-world problem.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle