1 The Importance Of Time Dependence In Functional Modeling A Case Study Comparing Modeling Methods for an Agricultural Process Application
Notice bibliographique
Résumé
Several methods of modeling systems are common in TRIZ for problem solving, system simplification, and improvement. Subject – Action – Object models are based on specific physical components of a system and the explicit effects they exert on other components of the system, and are derived from the Su-field modeling method of classical TRIZ. “Operational ” models, generally known as “problem formulator ” models, allow broader definition of a system’s elements to include actions as well as components. Both models focus on whether those elements ultimately contribute useful or harmful effects to the primary purpose of the system or to elements supporting that purpose. There is no direct way of using these models to deal with time-variable elements in the system model, or to deal with different aspects of a problem that occur at different levels of the system. Most TRIZ teachers emphasize the need to clearly identify the problems at each level of the system, and to solve them separately. Causal loop models are useful in TRIZ to identify the system elements and actions in a system that are most pertinent to causing a desired change in performance, and add a powerful ability to understand the time dependence of conflicts. Organizing the views of the problem in a hierarchy of macro-performance, trends and patterns, accumulation of discrete results, and discrete events also clarifies the situation and makes the solution space more accessible. A Canadian agricultural problem will be used to illustrate these issues. Flax straw from plants grown to produce seeds for oil is extremely tough material. Deciding whether to burn the straw, sell it for use as fiber or in wood-substitute products, or use it to feed cattle requires that farmers make many time-dependent and condition-dependent decisions to survive in the highly variable economic and physical environment in which they function. 2 1.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».