PHYSICAL AND MECHANICAL PROPERTIES OF PANEL BASED ON OUTER BARK PARTICLES OF WHITE BIRCH: MIXED PANELS WITH WOOD PARTICLES VERSUS WOOD FIBRES PROPIEDADES FÍSICAS Y MECÁNICAS DE PANELES A BASE DE PARTÍCULAS DE CORTEZA EXTERNA DE ABETO BLANCO: MEZCLA DE PANELES CON PARTÍCULAS DE MADERA VERSUS
Notice bibliographique
Résumé
The use of outer white birch bark in canoes is an example of its oldest use by the fi rst nations in Canada. This use confi rms the hydrophobic characteristics of this bark, which can be capitalized on by using it in the outer layers of three-layer mixed composite panels in order to protect them from water infi ltration from their surface. These panels were made up of outer white birch bark particles in the surface layers with coarse wood particles or wood fi bres in the core layer. A factorial experiment used in a complete block design permitted to carry a suitable statistical analysis of measured properties. The two main considered factors were respectively the bark percentages in the surface layers with three levels and the type of material used in the core with two levels. Four replicates were done for each panel. The panels with wood particles in the core layer gave physical and mechanical properties satisfying the indoor requirements for particleboards and those with wood fi bres in the core layer passed the requirement of medium fi bres density board. Panel with 45% bark particles in the surface and 55% wood particles in the core was selected as the best because of its good dimensional stability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».