MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4298759487 · doi:10.52842/conf.ecaade.2006.014

Architectural Design Spaces and Interpersonal Communication-Changes in Design Vocabulary and Language Expression

2006· article· en· W4298759487 sur OpenAlexaff
Ivanka Iordanova, Lorna Heaton, Manon Guité

Notice bibliographique

RevueeCAADe proceedings · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversité de MontréalIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHuman–computer interactionEngineering design processContext (archaeology)Design languageGestureVocabularyDomain (mathematical analysis)Expression (computer science)SoftwareProcess (computing)Design studioInteraction designDesign processSoftware engineeringMultimediaProgramming languageStudioArtificial intelligenceEngineeringWork in processLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses communication during the design process and the mutations it may undergo depending on the medium of design. Three experimental observations were held with students in the context of architectural digital design studios. Each of them was performed when the students were working on a design problem, in groups of two or three, with different design mediums: cardboard mock-up or modeling software with one or two mice used for interaction with the computer. The methodology used for analysing the recorded video and graphical data is based on previous research work in the domains of collaborative communication as well as in the domain of design. It combines purely qualitative interpretation with graphical linkographic analysis. A software prototype was developed in order to allow for an interactive category assignment, exploration and interaction. Gesture, verbal language and design space are studied in order to determine their dependence on the medium and the eventual impact this might have either on the design process or on the object being designed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeCAADe proceedingsMême sujetDesign Education and PracticeTravaux en français237 207