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Enregistrement W1495663566

Hardness Values for Thermally Treated Black Ash

2009· article· en· W1495663566 sur OpenAlexfundaboutno aff
Mathew A. Leitch

Notice bibliographique

RevueWood and Fiber Science (Society of Wood Science and Technology) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLakehead University
Mots-clésFraxinusKilnHardwoodBlack spruceMaterials scienceSoftwoodPulp and paper industryWood ashComposite materialEnvironmental scienceHorticultureTaigaChemistryBotanyForestryMetallurgyEngineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The objective of this study was to analyze the effect of a thermal treatment on the hardness of a Boreal hardwood species. As an undervalued and underutilized tree in Canada, black ash (Fraxinus nigra Marsh.) was selected as one that could potentially benefit from this process. The wood was processed runs in a new high-temperature kiln system being developed in northwestern Ontario, Canada, by Superior ThermowoodW. During the processing, the wood deepened in color from a light brown to a darker brown, similar to that of walnut wood. Defect-free samples of Thermowood black ash were collected from two high-temperature runs (200C wood temperature) and tested for hardness. Using the Janka ball hardness test, thermally modified black ash displayed average hardness values at 8 % MC (5700 N), 43 % greater than the controls and in the same range as published for untreated wood (5400 – 6000 N). With an improvement in the black ash aesthetic appearance combined with the slight increase in hardness, this species is well suited to be utilized in high-value markets, including flooring and fine furniture.

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)0,001
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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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