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Enregistrement W2109312870 · doi:10.1177/1744259112453829

Sorption and capillary condensation in wood and the moisture content of red pine

2012· article· en· W2109312870 sur OpenAlexaff
Jieying Wang, Phalguni Mukhopadhyaya, Paul Morris

Notice bibliographique

RevueJournal of Building Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensNational Research Council CanadaFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquilibrium moisture contentRelative humiditySorptionWater contentMoistureMaterials scienceCapillary condensationVapor pressureComposite materialCritical relative humidityHumidityEnvironmental scienceChemistryAdsorptionMeteorologyGeotechnical engineeringGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The major purpose of this study is to improve hygrothermal simulation of wood responses to environmental vapor and moisture conditions under high relative humidity conditions. The article first reviews moisture property–related wood microstructures, sorption behavior, the concept of fiber saturation point, the potential for vapor to condense in wood under high relative humidity conditions, the measurement of equilibrium moisture content using traditional sorption methods, and the use of pressure plate test method at relative humidities above 95%. It then summarizes the results of equilibrium moisture content measurements for red pine sapwood at high relative humidity conditions using both sorption and pressure plate methods, with capillary saturation as maximum moisture content. It also discusses a number of wood microstructure and end-use-related factors that could influence the moisture content in service and the measurement of equilibrium moisture content in laboratory. Inconsistencies were found with other equilibrium moisture content data using the pressure plate test method.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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