Metal Oxide Sol-Gels (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mtext>ZrO</mml:mtext></mml:mrow><mml:mn mathvariant="bold">2</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>, AlO(OH), and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mtext>SiO</mml:mtext></mml:mrow><mml:mn mathvariant="bold">2</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>) to Improve the Mechanical Performance of Wood Substrates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wood is a renewable material widely used in many applications due to its unique properties and distinctive look. However, as wood is organically constituted, it is slowly destroyed by the long-term impact of oxygen, UV radiations, water, and biological attacks (Mahltig et al., 2008). Therefore, protective treatments are necessary to improve the mechanical, thermal, and chemical properties of wood. In order to improve the mechanical properties of sugar maple ( Acer saccharum Marsh.), as this species is widely used in the wood products industry, samples of sugar maple were impregnated with sols of metal oxides (AlO(OH), SiO 2 , and ZrO 2 ). The weight gain and two different techniques of microscopy were used to evaluate the efficiency of the impregnation in the wood samples. The mechanical properties were evaluated using hardness test, scratch test, and impact test. It was shown that the maple samples impregnated with ZrO 2 led to the greatest improvement of the mechanical properties.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,362 | 0,004 |
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.
score_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