Technology EntrepreneurshipTechnology (ENT600) : Secret Lab.CO / Faridatul Wahida Saini
Notice bibliographique
Résumé
Secretlab is gaming chair manufacturing company that was founded in 2014. It operates in the United States, Canada, United Kingdom, Europe, Australia, and South-East Asia, with its headquarters in Singapore. This company can be classified as the well-known company because it’s popular in many countries. This Company was founded in 2014 by two former competitive gamers Ian Alexander Ang and Alaric Choo, who set out to create and market computer chairs targeted at computer gamers, having grown disgruntled at the lack of affordable and quality options in the gaming chair market. They got the idea to start the company after they could not find a chair that can be used for long hours and fit for both gaming and office setups. After the launch of their first chair in 2015, Ang, who as CEO oversees engineering, marketing and product strategy, and Choo, who is technical and partnerships director, have expanded their product line with three models: Throne, Omega and Titan. Each chair delivers comfort with a level of firmness for good posture. Secretlab has sold over 500,000 chairs to customers in more than 60 countries. In this case study, there are five problems that have been discussed. The designs are simple and minimalism makes the customers not attract with it. Design is important because as a consumer the first thing they will attract is the design of the product itself. Next, chairs which are too large and not suitable for the users that have narrow space. Furthermore, having the lumbar support pillow is nice but as it does not attach to the chair, it can easily slide down when adjusting in the seat. Lastly, the seat height of the chair cannot be adjustable according to the position of the table. It will be a problem as the customers cannot seat with comfortable when doing their works. To summarize, we need to produced more advanced gaming chairs that may well resolve and satisfy the customers.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,465 | 0,246 |
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 ».