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Enregistrement W2011625744 · doi:10.1515/hf.2007.011

Kiln-drying lumber quality of hybrid poplar clones

2007· article· en· W2011625744 sur OpenAlexafffundabout
Kyu‐Young Kang, Slobodan Bradic, Stavros Avramidis, Shawn D. Mansfield

Notice bibliographique

RevueHolzforschung · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaUniversity of Arizona
Mots-clésRaw materialKilnPulp and paper industryBioenergyContext (archaeology)Environmental scienceBiofuelEngineered woodShort rotation forestryGreen woodAgronomyWaste managementWood dryingWater contentBiologyEngineeringMaterials scienceComposite materialEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hybrid poplars are currently used in North America primarily for the production of pulp fibre and in the manufacture of engineered solid wood products. Recently, the deployment of poplars as a short-rotation fibre crop has been of interest to mitigate the increasing amount of plantation-grown short fibre resources (hardwoods) derived from the Southern Hemisphere, as well as in the context of global climate change, both as a means to rapidly sequester carbon and as a feedstock for potential bioenergy production. Knowledge on the utility of hybrid poplars in the value-added secondary wood-processing sector, however, is very limited. To improve this situation, the variation in kiln-drying quality of five hybrid poplar genotypes of similar age, harvested from a common site in British Columbia, Canada, was evaluated for three different kiln-drying schedules. The results clearly demonstrate that the drying schedule has a greater effect on grade recovery and the degree of deformation than the hybrid poplar genotype. Furthermore, it was shown that many of the deformations inherently associated with wood derived from fast-grown trees can be reduced or removed with drying, in particular with an aggressive drying schedule.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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