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Enregistrement W4283525377 · doi:10.1108/jedt-01-2022-0066

Barriers and enablers of TRIZ: a literature analysis using the TASKS framework

2022· article· en· W4283525377 sur OpenAlexaff
Ali Mohammadi, Jiami Yang, Yuri Borgianni, Yong Zeng

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Design and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRIZOriginalityWorkloadTask (project management)Computer scienceUsabilityKnowledge managementAffect (linguistics)EnablingEngineeringHuman–computer interactionArtificial intelligenceSystems engineeringPsychologyCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to analyze theory of inventive problem-solving (TRIZ) in terms of knowledge, skill, workload and affect to understand its effectiveness in enabling designers to achieve their optimized mental performance. Design/methodology/approach TASKS framework, which aims to capture the causal relations among Task workload, affect, skills, knowledge and mental stress, is adopted as our methodology. The framework supports the analysis of how a methodology influence designer’s affect, skills, knowledge and workload. TRIZ-related publications are assessed using the TASKS framework to identify the barriers and enablers in TRIZ-supported design. Findings TRIZ has limitations on its logic and tools. Nevertheless, it could create a beneficial impact on mental performance of designers. Originality/value This paper provides a theory-driven TRIZ usability analysis based on the materials in the literature following the TASKS framework. The impact of TRIZ, as an enabler or a barrier, has been analyzed in accomplishing a design task.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0280,015
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeQualitatif
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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