RESEARCH METHODOLOGIES IN ENGINEERING SCIENCES: A CRITICAL ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the research methodologies utilized in the engineering sciences. The primary goal is to identify best practices in research design, data acquisition, and result interpretation to suggest future engineering research. A systematic literature review evaluated the methodological approaches and trends of studies published over the past decade. The study's methodology included article selection based on predefined criteria, data extraction on research design, data collection and analysis methods, and result communication. The results revealed a variety of approaches and techniques, with quantitative research predominating, although an increase in the use of qualitative and blended methods was also noted. There were identified trends in research design, data acquisition and analysis, and communication of results that reflect the evolution and requirements of the engineering field. This study concludes by emphasizing the significance of understanding and employing various approaches and techniques in engineering research to address the field's complex and interdisciplinary problems effectively. By promoting methodological diversity and adopting best practices in research design, data collection and analysis, and result communication, engineering researchers and professionals can improve the quality and impact of their research and make significant contributions to advancing engineering knowledge and problem-solving.
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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 | 0,277 | 0,353 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».