MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309593096 · doi:10.1680/jensu.21.00063

Bridging technical, ecological and social–economic knowledge in engineering design

2022· article· en· W4309593096 sur OpenAlexaff
Johannes Halbe, Jan Adamowski

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Engineering Sustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and HealthMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManagement scienceSociotechnical systemComputer scienceBridging (networking)Sustainable designSystems designSystems analysisSystems engineeringEngineeringEnvironmental resource managementKnowledge managementSustainabilityEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable engineering design requires the joint consideration of technical, ecological, economic and social aspects in the provision of societal demands, such as water and energy supply. A growing number of concepts and methods for integrated assessment and sustainable design have been developed in recent decades and pose new challenges to the engineering profession. This paper proposes the use of system design concepts and methods to link engineering design to ecological and social–economic knowledge. This study expands the conventional functional analysis approach from systems engineering with a technical focus towards a more integrated perspective that allows for the joint consideration of technical, ecological and social–economic solutions in engineering design. Participatory systems thinking and system dynamics modelling are used for conceptual and preliminary system design by analysing the hierarchy and flows of functions to meet system requirements. The methodology consists of three steps: requirement analysis (step 1), functional organisation analysis (step 2) and functional flow analysis (step 3). An application of the methodology is provided using sustainable water management in Cyprus as an example. The results demonstrate the synergies and trade-offs between technical, ecological and social solutions in water management that provide important information for the subsequent detailed system design phase.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Engineering SustainabilityMême sujetComplex Systems and Decision MakingTravaux en français237 207