LA PENSÉE DESIGN COMME APPROCHE PÉDAGOGIQUE AFIN DE CONCEVOIR DES SOLUTIONS À UNE PROBLÉMATIQUE DE QUALITÉ DE L’EAU
Bibliographic record
Abstract
Les ingénieures et les ingénieurs sont amenés à résoudre des problèmes techniques et environnementauxcomplexes. Ce faisant, elles et ils doivent prendre en compte les impacts de leurs décisions sur les citoyens. Afin de préparer les futures ingénieures et les futurs ingénieurs à ces enjeux difficiles, des étudiants en génie civil ont été exposés à l’approche de la pensée design. Cette dernière est une façon créative et collaborative de résoudre des problèmes. Cet article présente un volet d’une étude exploratoire dont le but est de mieux comprendre leur expérience d’apprentissage en conception. Les données ont été récoltées à l’aide d’entretiens semi-dirigés et d’observations lors des séances de travail en équipe. Les résultats de cette étude montrent que les étudiants ont pris en compte de manière plus explicite les besoins de la population locale. De plus, les recommandations formulées mettent en évidence une multitude de solutions adaptée aux divers besoins des usagers.
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 | 0.010 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".