Exploring Design for Repairability Guidance: Issues, Actions, and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Design for repairability is essential for improving product sustainability, yet current design guidance remains fragmented and frequently incomplete. This study systematically reviews 24 academic sources to identify and analyze existing repairability strategies, evaluating their actionability (what issues they address and what actions they propose) and evaluability (what outcomes they aim to achieve). Our analysis highlights substantial shortcomings. Existing strategies often fail to implement human-centered design actions and lack quantitative measures to evaluate repairability. Further, guidance is frequently fragmented, failing to link recommended design actions with specific repairability issues or outcomes. To overcome these limitations, our paper proposes a structured framework based on morphological analysis. By systematically combining identified issues, actions, and outcomes, the framework generates 462 distinct design strategies. The framework further outlines initial steps to incorporate contextual considerations, enabling designers to narrow down suitable strategies within the extensive solution space. Contextual factors influencing strategy selection include product-specific repair issues, designers’ responsibilities, and the skills and resources of the people repairing. This analysis and the proposed framework enhance the comprehensiveness and flexibility of design for repairability guidance, contributing to greater product sustainability. Future research will refine and validate the framework by explicitly defining contextual factors and applying them in practical case studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».