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Enregistrement W1572098450 · doi:10.15376/biores.7.1.1123-1133

Effect of steam-heat treatment on mechanical properties of Chinese fir

2012· article· en· W1572098450 sur OpenAlexaff
Yongjian Cao, Jinghui Jiang, Jianxiong Lu, Rongfeng Huang, Xin Zhao, Jiali Jiang

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesChinese Academy of ForestryNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceComposite materialYoung's modulusDouglas firBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat treatment often brings about some negative effects on mechanical properties of wood. Chinese fir is currently underutilized due to some inherent properties that limit its further applications. Using steam as a heating medium and a shielding gas, the heartwood and sapwood of Chinese fir were treated at a temperature ranging from 170ºC to 230ºC and time from 1 to 5 hours in an airtight chamber. Both the modulus of rupture (MOR) and modulus of elasticity (MOE) were increased for the sapwood specimens under the temperature less than 200ºC for short treatment times. The hardness was increased for both two kinds of specimens under the temperature less than or about 200ºC, compared to the untreated specimens. The temperature has a stronger effect on mechanical properties of wood than the time, and the temperature of 200 ºC is a critical point in modifying mechanical properties of wood.

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 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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,389

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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