Notice bibliographique
Résumé
In recent years, evolutionary biology has been the focus of post-Darwinist theories superseding the mere notion of variation with a concept called evolutionary development. The theory of evolutionary development, commonly referred to as evo-devo, follows a series of observations on the nature of organic developments and natural morphologies. Its main contribution rests on an evolutionary model that considers the similarities of genetic material forming organisms and their differences in morphological development due to switching mechanisms between the assigned genes. As observed by the American biologist Sean Carroll, evolution follows regulatory sequences of selector genes that are similar and can be found across various species of insects, plants and animals. ¶ This observation represents a counter-proposal to the old-modern evolutionary theories that looked at processes of adaptation as a function of the emergence of new genes. Evo-devo, on the contrary, recognizes that morphological differences are triggered by recombinatory switches that re-arrange genes in manifold ways to produce numerous characteristics of adaptation. ¶ From a design point of view, evo-devo has tremendous implications because it suggests that generative design protocols may induce sets of similar operations, yet stimulate a wide range of morphologies according to their sequential arrangements and activities. These generative design strategies include, among others, computational methods such as structural shape annealing and object-oriented analysis and design. While these methods are now integrating computing design practices, it is here proposed to review these two computational design methods in the context of three research projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».