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Enregistrement W1824182004 · doi:10.15376/biores.10.4.6830-6860

Maleic Anhydride Treated Wood: Effects of Drying Time and Esterification Temperature on Properties

2015· article· en· W1824182004 sur OpenAlexaff
Gatien Geraud Essoua Essoua, Pierre Blanchet, Véronic Landry, Robert Beauregard

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaleic anhydrideMaterials scienceComposite materialChemical engineeringOrganic chemistryPulp and paper industryChemistryPolymerCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve technical performance of wood siding, treatment with maleic anhydride was applied. The effects on technical performance of drying time and esterification temperature parameters were analyzed. Wood samples of lodgepole pine and white pine were treated and tested. Results indicated that treatment improves technical performance of wood (dimensional stability, fungal degradation resistance, and accelerated aging). FTIR spectroscopy analysis showed spectra with peaks at 1750 to 1730 cm-1. These correspond to ester bonds formed between wood hydroxyl groups and MA carboxylic groups. SEM images indicate that the MA quantity in wood cavities was increased with decreasing esterification temperature. Weight percent gain (WPG) increased with decreasing time and temperature of esterification. Artificial aging and fungal degradation performances were monitored using FTIR analysis. Esterification temperature had no important effect on fungal degradation. Weight loss after fungal exposure of treated samples was not only due to fungal action but also due to evaporation of MA during the drying step. Regarding artificial aging, degradation of wood components and ester bonds were less for samples esterified at 180 °C than those esterified at 160 °C or 140 °C.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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