WOOD-SKIN: Designing with Nature-Translating Natural Complexity Through Computational Workflows and Material-Centered Fabrication
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a practice-based research approach that examines design-led applications and digital fabrication methods within the context of existing computational design theories. The paper explores the approach of WOOD-SKIN, a digital fabrication system that integrates nature-inspired geometries with standardized architectural production workflows. WOOD-SKIN facilitates the creation of flexible, three-dimensional panels from flat materials through a patented process and developability-driven computational workflow. These panels, fabricated via 3-axis CNC milling, incorporate a textile core that functions as a hinge, enabling spatial transformations from flat sheets to three-dimensional forms. Focusing on the 4300 Wilson project as a case study, developed by the authors and the team at WOOD-SKIN, the paper investigates how nature-inspired, algorithmically generated forms can be translated into buildable and sustainable solutions. The research positions WOOD-SKIN within the broader discourse of digital-material ecologies, drawing on theories of fractal geometry. (Mandelbrot, 1982), chaos theory (Gleick, 1987) and digital ontology (Bridle, 2022). By embedding fabrication intelligence directly into geometries and maintaining a feedback-oriented design-to-production process, WOOD-SKIN challenges conventional and linear workflows and proposes a recursive, adaptive methodology. The study demonstrates how this approach reduces material waste, enhances transportation efficiency, and supports sustainable construction practices. Ultimately, WOOD-SKIN is presented as both a technical innovation and a conceptual framework for rethinking the relationship between tools, materials, and form-making in architecture, offering a model for future workflows where digital precision and natural complexity converge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».