MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W104000489

Prediction of Internal Bond Strength in Particleboard from Screw Withdrawal Resistance Models

2006· article· en· W104000489 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kate Semple, Gregory D. Smith

Notice bibliographique

RevueWood and Fiber Science (Society of Wood Science and Technology) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEmbedmentEnhanced Data Rates for GSM EvolutionMaterials scienceBond strengthFace (sociological concept)Composite materialStructural engineeringEngineeringAdhesive
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Density, internal bond (IB) strength, and screw withdrawal resistance (SWR) data from 20 MS and M2 grade particleboards from two Canadian manufacturers were used to examine the correlations between face and edge SWR, and density and IB.SWR data were matched with previously published models for SWR as functions of density or IB, which were only reliable if they contained terms for screw dimensions and embedment depth.There was little or no correlation between the face or edge SWR of particleboards and their density, but sufficiently good correlation with IB (r 2 > 0.7) to support the development of SWR tests as a useful, rapid estimate of IB of particleboard panels.The proposed models are internally calibrated to 5/8-in.-thickboard only and need to be developed and tested on other particleboards.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWood and Fiber Science (Society of Wood Science and Technology)Même sujetWood Treatment and PropertiesTravaux en français237 207