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Enregistrement W2002630183 · doi:10.1515/hf.2005.053

Characterization of sugar maple wood-polymer composites: Monomer retention and polymer retention

2005· article· en· W2002630183 sur OpenAlexfundno aff
Yaolin Zhang, Hui Wan, Shu Yin Zhang

Notice bibliographique

RevueHolzforschung · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFPInnovations
Mots-clésMonomerPolymerMapleMaterials scienceMethacrylatePolymerizationEthylene glycol dimethacrylatePolymer chemistryComposite materialMethyl methacrylateChemical engineeringChemistryBotanyMethacrylic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, sugar maple samples were impregnated with three impregnants by a vacuum and pressure process and in situ polymerized by a catalyst-thermal procedure. The effects of polymeric monomers and their combinations on monomer retention by volume (MR V ) and weight (MR W ) and polymer retention (PR) were analyzed and the wood was examined by scanning electronic microscopy (SEM). The three methacrylates chosen as impregnants were methyl methacrylate (MMA), hydroxyethylene methacrylate (HEMA) and ethylene glycol dimethacrylate (EGDMA). The formulation combinations were determined by a mixture design. MR V was similar, regardless of formulation combinations, which indicated that these methacrylates show similar permeability into sugar maple. However, MR W was different between formulation combinations due to differences in monomer density. MR V was inversely related to wood density. PR was related to the combination of impregnants and inversely related to wood density. The impregnants resided in the vessel and the lumen. The morphology of polymers in the wood was different for different treatments due to the distinct molecular structures formed from each polymer.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,524

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 GPT0,186
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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