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Enregistrement W6908959584 · doi:10.35010/ecuad:15110

Adoption + Adaptation In Performance Cycling

2019· article· en· W6908959584 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEmily Carr University of Art and Design Repository · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJournaling file systemMindsetAdaptabilityFrame (networking)Adaptation (eye)Exploratory researchPerspective (graphical)Key (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research has explored the relationship between cyclist and machine, through exploratory research methods and heuristic exploration by proposing a series of custom hardware interventions as way of enriching mountain bike rider’s experience. Changing the mountain bike rider’s experience and the mindset of the community of avid cyclists and industry by thinking outside the frame to thinking inside it. The work ahead focuses on performance hardware development as a gateway for avid mountain bike riders to think deeply about their relations with the bike, by exploring rider’s experience from a cyclist’s point of view, and by exploring ways in which industrial design can bring performance and improvement into the bicycle industry through adaptability of the frame to rider and terrain. Adaptability is a key factor between the terrain, the cyclist + machine. This research explores adaptable hardware systems allowing for changes or adaptations to the machine’s geometry depending on terrain, preferences or affinities. Focusing on the means of change, particular to the bicycles’ frame geometry, the frame transforms from the fixed hardware of a simple conveyance to a system of an enabler, making the cycling experience more emotional and self-reflective. Exploratory and applied research leveraging my own experience has emerged as a model, journaling and describing experiences, forming case studies for others to understand broadly how we meaningfully engage in bicycle riding. Cycling culture and its community as observed through volunteering for one of the most prestigious race in the world called the British Columbia Bike Race, served as multi method tool, where observation, conversations and stories helped inform my research, and explore how humans relate to objects and how adaptable objects become for a specific use. Applied heuristic assets and integrated experience design, with a focus on the user experience and its role in the cycling environment, demonstrates the very present cognitive improvement of human beings through the use of invention and mechanization. This research and the design outcomes will take into account several aspects specific to the bicycle like: Fit, Geometry, Materials + Processes, Culture + Ergonomics, accomplished through Practice based research by way of a collaboration and partnership with Landyachtz Bicycle Company, of Vancouver BC, where bicycles are hand built and crafted.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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