Notice bibliographique
Résumé
Experiential Knowledge Special Interest Group (EKSIG) focusses on the understanding of ‘knowledge’ and ‘contribution to knowledge’ in design research, especially in the areas where designing forms part of the research process. The EKSIG strand at DRS2024 takes a closer look at the new and changing materiality of design practice that we, designers, face, due to digitalization and its challenges and benefits. Several areas of design practice and research involve processes of making things. More often such processes unfold in a hybrid form combining both making by hand and with tools, both analogue and digital. This year’s EKSIG strand focusses on discussing the theme ‘Making in the Digital Era’ that illuminates designers’ insider perspectives on making and embodied experience in hybrid analogue and digital material processes. The blurry border between the two modalities enables the designers to delve themselves into the hybrid environment of making in which they can move seamlessly between the analogue and the digital – but what happens with the experiential knowledge of materials in this process? Being insiders in such processes, designers can provide insights into their direct embodied experience in hybrid processes and contribute to the theoretical discussion of ways of knowing and how they use their experiential knowledge in this transition from the analogue to the digital realm – and back. The EKSIG strand provides a forum for discussing the concept of ‘thinking in making’ in design research that entails action and perception coupling, which results in artifacts as extensions of the designer-researcher’s experience.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».