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Record W6983181554

L’impression 3D : de l'émerveillement technique aux enjeux organisationnels, économiques et sociétaux

2017· other· fr· W6983181554 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicHydrology and Sediment Transport Processes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)LienESPACEEconomic transformation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’impression 3D est remplie de promesses qu’elle ne saura tenir, mais également de transformations organisationnelles, économiques et sociales inattendues. Pour comprendre l’impression 3D, il faut l’étudier en lien avec son système technique numérique. Après un retour historique sur le développement des technologies d’impression 3D (partie 1), la partie 2 du rapport étudie les différentes technologies, matériaux, éléments de la chaîne numérique, en les détaillant et précisant leurs avantages, inconvénients et principaux secteurs d’applications. Dans la partie 3, les transformations organisationnelles sont présentées. On y traite de normalisation, de liens avec les formes d’organisation (collaboration, aplanissement des hiérarchies), de la diffusion de connaissances, de la transformation de la chaîne de production, de la conception à la production et au lien avec l’utilisateur. Ce qui permet la transformation des modèles d’affaires. La partie 4 fait un état des lieux économique de l’impression 3D, et examine les acteurs du secteur au Canada. On y traite également des modèles économiques liés à l’open source, et à la personnalisation de masse. Les impacts dans plusieurs secteurs d’activités économiques sont détaillés, notamment le secteur aéronautique, l’architecture et la construction, le design, l’art, la fabrication, le secteur médical et dentaire. La partie 5 traite des modifications liées à la société, notamment en matière de perspectives environnementales, d’apparition de nouveaux lieux sociaux tels les Fablab et Makerspace, et de nouvelles pratiques comme celles reliées à l’open source, les impacts sur la santé, et sur la pédagogie. À partir de cette étude, nous formulons plusieurs messages clés : 1. La formation à l’impression 3D et aux conditions la favorisant est essentielle. Par conditions la favorisant, nous entendons l’apprentissage et la reconnaissance des compétences humaines, sociales et organisationnelles nécessaires et rendues possibles par cette dernière, notamment (mais pas uniquement) l’autonomie en milieu professionnel, une culture d’échange et de partage professionnel, la sensibilisation aux principes de l’innovation ouverte et de l’open source. Il est essentiel de comprendre les nouvelles dynamiques sociales, organisationnelles et économiques touchant à l’impression 3D et la chaîne numérique, car elles sont à la base de l’économie du XXIe siècle, reposant sur les savoirs. Il nous semble essentiel d’investir dans ces formations et dans une meilleure compréhension de ces dynamiques. 2. L’innovation sociale et technologique (du type Fablabs et Makers) joue un rôle clé. À la fois dans l’imaginaire, mais également dans des pratiques d’entraide et d’échange numériques invisibles. Ici, les impacts sont significatifs et importants. On peut y voir émerger des modèles d’éducation citoyenne touchants tant des individus (de tout âge), mais également des professionnels. 3. Favoriser le maillage économique des entreprises pour la création d’un écosystème dense de l’impression 3D s’avère essentiel dans le but de permettre le renouvellement du tissu industriel canadien. Il semble important d’inventorier et de développer un ensemble d’écosystèmes multidisciplinaires, réunissant des acteurs privés, des chercheurs et des représentants du gouvernement autour des enjeux sociaux, organisationnels et économiques liés à l’impression 3D. 4. Assurer le suivi et l’accompagnement des entreprises – notamment les PME – pour les supporter dans la transition vers l’impression 3D et la chaîne numérique. Une politique fiscale favorisant l’investissement privé dans les infrastructures numériques de demain pourrait également être envisagée. 5. Concevoir un outil d’évaluation du degré de conscientisation des connaissances pour les organisations. Ces dernières ont besoin d’information sur les impacts potentiels de ces nouvelles technologies, tant au niveau du potentiel de la technologie comme telle, mais surtout sur les impacts de ces technologies sur les dimensions organisationnelles, économiques et sociales. À cet effet, il est fortement suggéré de réfléchir au développement d’un outil de diagnostic, lequel permettrait d’explorer et de valider le degré de conscientisation des organisations aux enjeux reliés à l’avènement de ces technologies. 6. Améliorer les connaissances portant sur les avantages et les risques pour la santé, pour l’environnement et sur les enjeux éthiques reliés spécifiquement à l’impression 3D.

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

Direct model labels (unvalidated)

Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.

Model armCategoriesStudy designConfidence
gemmano category
Domain: not available · Genre: Empirical
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Not applicablelow
gptInsufficient payload (model declined to judge)
Domain: not available · Genre: Other
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Other designlow
models splitAgreement compares identical category sets and study designs across arms.

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.040
Threshold uncertainty score0.133

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0040.007
Scholarly communication0.0160.010
Open science0.0020.006
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0400.006

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.266 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Labeled directly by 2 models reading the full record.

Insufficient payload (model declined to judge)

The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.

Study designNot applicable · Other design
Domainnot available
GenreEmpirical · Other

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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