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Enregistrement W1983492289 · doi:10.1139/x07-244

Natural durability of black locust (<i>Robinia pseudoacacia</i>L.) wood grown in Wallonia, Belgium

2008· article· en· W1983492289 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline Pollet, Benoît Jourez, Jacques Hébert

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobiniaLocustPithHorticultureBotanyDurabilityForestryBiologyGeographyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decay resistance of black locust ( Robinia pseudoacacia L.) heartwood was evaluated on standardized test specimens taken from mature and juvenile wood in 25 trees distributed over five sites in Wallonia, Belgium. The percentage mass losses caused by the wood-destroying fungi Coriolus versicolor CTB 863 A and Coniophora puteana BAM Ebw.15 were evaluated according to Cen/ts 15083-1 (Cen/ts 15083-1. 2005. Durability of wood and wood-based products — determination of the natural durability of solid wood against wood-destroying fungi, test methods — Part 1: Basidiomycetes. European Comm. for Standardization, Brussels). Black locust is classified as a “very durable” wood (class 1), while the juvenile heartwood (located near the pith) is classified in classes 1 to 2. The statistical analysis does not reveal any significant differences among the sites, suggesting that the growth environment of the trees has no effect on their natural durability. However, statistical analysis shows very highly significant differences among trees and between the two radial positions in the tree, with mature wood being more resistant than juvenile wood. Using such a naturally very durable species could reduce reliance on preservative treatment and the use of tropical species generally recommended for outdoor woodwork.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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