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Enregistrement W1484804741 · doi:10.15376/biores.7.3.2809-2819

Color change of Chinese fir through steam-heat treatment

2012· article· en· W1484804741 sur OpenAlexaff
Yongjian Cao, Jinghui Jiang, Jianxiong Lu, Rongfeng Huang, Jiali Jiang, Yanmei Wu

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDyeing and Modifying Textile Fibers
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesChinese Academy of ForestryNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceColor differenceComposite materialCunninghamiaPulp and paper industrySignificant differenceWaste managementHorticultureBotanyMathematicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dark brown wood color is a current trend and widely appreciated by consumers in the furniture and decoration markets. Heat treatment is one of the most effective methods to darken wood’s appearance. The influence of steam-heat treatment on color change of Chinese fir (Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.) was investigated within the temperature range from 170 to 230 °C and time from 1 to 5 hours in an air-tight chamber within an atmosphere comprising less than 2 percent oxygen. Saturated steam was used as a heating medium and a shielding gas. The results showed that the chroma difference (△C*) decreased gradually, while the color difference (△E*) and hue difference (△H*) increased with an increase in temperature and length of time. An analysis of variance (ANOVA) and a multi-comparison analysis revealed that the treatment temperature plays a more important role in darkening wood color during the process of steam-heat treatment in comparison with the treatment time. The results suggest that a more desirable wood color can be achieved with the technology of steam-heat treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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