MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2173769990

EFFECT OF KNIFE WEAR ON SURFACE QUALITY OF BLACK SPRUCE CANTS PRODUCED BY A CHIPPER-CANTER

2015· article· en· W2173769990 sur OpenAlex
Shyamal C. Ghosh, Roger E. Hernández, Carl Blais

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueWood and Fiber Science (Society of Wood Science and Technology) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWavinessEnhanced Data Rates for GSM EvolutionSurface finishSurface roughnessDie (integrated circuit)Materials scienceComposite materialEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effect of knife wear on surface quality of black spruce (Picea mariana (Mill) B.S.P.) cants machined by a chipper-canter was evaluated.A set of eight canting knives with six levels of edge recession (207, 290, 349, 449, 519, and 549 mm) was studied.Logs were fed at 145 m/min through the canter head rotating at 726 rpm yielding a nominal feed per knife of 25 mm.For each edge recession, two sides of the logs were machined at either unfrozen (above 14 C) or frozen (below 23 C) wood temperatures.Laserscanned profiles across the grain of 16 knife marks on each cant were evaluated for roughness and waviness parameters and depth of torn grain.The results showed that, regardless of log temperature, waviness and roughness were positively affected by edge recession.Roughness was more sensitive than waviness to changes in edge recession.Surfaces in general were smoother in frozen logs than in unfrozen logs.Maximum depth of torn grain appeared to not be significantly affected by knife wear.The results provided useful information for improving the performance of the chipper-canter in terms of surface quality.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,004
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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