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Enregistrement W4395465349 · doi:10.18280/ijdne.190209

Applying the Double Diamond Model to Enhance Service Design in Urban Family Kitchens

2024· article· en· W4395465349 sur OpenAlexvenueno aff
Chengfei Wang, Shahriman Zainal Abidin, Natrina Mariane P. Toyong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MARA
Mots-clésBrainstormingService (business)Product (mathematics)Service systemService designEngineeringMultimediaComputer scienceService providerMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed at the service design defects of the Urban family kitchen, based on the strategy of the double diamond model, to explore the design practice.Problem statement: Diverse intelligent family kitchen products frequently focus on specific pain points, while existing research lacks a systematic approach to family kitchen service design.To enhance the operational efficiency, safe, comfortable, and emotional experiences of kitchen users, and improve the service system of urban family kitchens.This study employs the double diamond model to explore kitchen service design.A stratified sampling method was used to select 2 kitchen novices, 2 home chefs, and 2 kitchen experts each.Data information was collected through observations, interviews, and brainstorming sessions with them.The KJ method and user journey mapping are utilized to analyze user behavior, motivation, and kitchen product usage requirements.This research identifies kitchen user needs mainly encompassing food processing, storage, cleaning, and emotional aspects.Analyzing system functions and background actions provides a valuable reference for the design of intelligent and socially oriented kitchen service systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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