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Enregistrement W4364380433 · doi:10.18280/ijsdp.180314

Design Thinking for Innovation in Sustainable Built Environments and the Integration of an Inclusive Foresight and Design Thinking Framework

2023· article· en· W4364380433 sur OpenAlexvenueno aff
Kallaya Tantiyaswasdikul

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThammasat University
Mots-clésFutures studiesDesign thinkingSustainable developmentSustainable designArchitectural engineeringProcess managementKnowledge managementSystems thinkingEngineeringManagement scienceComputer scienceSustainabilityHuman–computer interactionPolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The search for new methods and tools to successfully address sustainability challenges is gaining momentum, due to the growing awareness of sustainability issues.Over the past two decades, design thinking (DT) has become a phenomenon in a wide range of contexts, and has recently drawn research attention as an innovative approach for handling complex socioecological problems.This review paper analyzes DT processes covered in sustainable built environment (SBE) articles that focus specifically on DT and innovation, with a view to suggesting/developing an affective new model for sustainability research.The research design was developed following Denyer and Tranfield's method.The author reviewed documents using the evidence from all open access English language articles related to this issue between 2000 and 2022 identified using a Scopus database search in order to clearly identify and analyze the challenges and opportunities for innovation growth in SBE using a DT and innovation framework, 50 articles were selected based on the PRISMA statement and plotted on a modified Ansoff Matrix.This systematic literature review indicates that research regarding DT for innovation in SBE is challenged by the matter of how to identify new contexts and new solutions for future-oriented sustainability.It is also proposed that a wider range of stakeholders are required to help optimize the solutions being generated.The results reveal research gaps in integrating foresight and DT into sustainability research.A model of inclusive foresight design thinking (FDT) is proposed to guide future research to support the practical application and enhance the viability of DT in sustainability.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0050,039
Communication savante0,0170,017
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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