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Enregistrement W1532595227

Effect of strand geometry and wood species on strandboard mechanical properties

2009· article· en· W1532595227 sur OpenAlexfundno aff
Katherina Beck, Alain Cloutier, Alexander Salenikovich, Robert Beauregard

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFPInnovations
Mots-clésHardwoodMaterials scienceComposite materialCompressive strengthBendingBending stiffnessStiffnessFlexural strengthYoung's modulusBucklingBotany
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared the performance of strandboards made from trembling aspen, a lowdensity hardwood species, with strandboards made from paper birch, a medium-density hardwood species.Strands were cut into three different lengths (78, 105, and 142 mm) and two thicknesses (0.55 and 0.75 mm) to compare the impact of species, strand geometry, specific surface, and slenderness ratio.Internal bond (IB), modulus of elasticity (MOE), and modulus of rupture (MOR) for flatwise and edgewise bending, compressive strength, and stiffness were all determined.Both species performed equally well in IB (0.73 MPa for both species combined).The highest MOE and MOR values in flatwise and edgewise bending were obtained for long, thin strands and were significantly lower for birch than for aspen panels (flatwise: 13.6 GPa and 99.2 MPa for aspen and 12.1 GPa and 85.5 MPa for birch; edgewise: 13.5 GPa and 66.3 MPa for aspen and 13.2 GPa and 65.7 MPa for birch).Short aspen strands resulted in the highest compressive properties, slightly higher than those of short birch strands (aspen: compressive strength 10.4 MPa and stiffness 1.22 GPa; birch: 10.8 MPa and 2.25 GPa, respectively).Strand length must therefore be a compromise between the need for high bending properties provided by long strands and the need for high compressive properties provided by short strands.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,219
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations26
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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