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Enregistrement W4281296231 · doi:10.1115/1.4054632

Sustainable Creativity: Overcoming the Challenge of Scale When Repurposing Wind-Turbine Blades

2022· article· en· W4281296231 sur OpenAlexaff
K. Arabian, L. H. Shu

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseCreativityRepurposingFlexibility (engineering)Task (project management)Scale (ratio)Computer scienceWind powerTurbineEngineeringIndustrial engineeringSystems engineeringPsychologyMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,263
Écart entre enseignants0,230 · 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
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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