L’apport du co-design en architecture d’intérieur : la participation des acteurs multidisciplinaires entre efficacité et complexité
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire présente une étude sur le processus du co-design dans le contexte d’un projet d’architecture d’intérieur mené avec des acteurs multidisciplinaires. Nous nous sommes intéressés principalement sur la méthode de participation des acteurs lors du déroulement du processus. Le but de cette recherche est de mieux comprendre les rôles des différents intervenants en co-conception selon leurs disciplines et en contexte des différents outils représentationnels utilisés. Le projet du réaménagement de la bibliothèque HEC Montréal a été utilisé pour cette étude où trois groupes de participants multidisciplinaires, composés d'architectes, professeurs, bibliothécaires, professionnels, gestionnaires, étudiants et designers, on été mobilisés. Nous avons effectué l’observation de ces trois groupes lors de l’idéation, où les conversations, les comportements et les activités des participants ont été observés et analysés. Les résultats suggèrent une différence importante entre les rôles des participants multidisciplinaires en fonction de l’utilisation des outils représentationnels traditionnels et numériques. Nous avons trouvé que la multidisciplinarité est principalement plus importante dans les premières phases des conversations de design, et que les phases les plus avancées davantage font plus appel aux connaissances des disciplines en question. À travers les différents rôles des participants, les résultats proposent aussi l’apparition de deux types de hiérarchie communicationnelle et créative. À partir de ces résultats, cette étude apporte de nouvelles pistes de recherche qui pourront bonifier davantage l'approche du co-design en architecture d’intérieur et en design en général.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".