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Enregistrement W2192544081

Water State Study of Wood Structure of Four Hardwoods Below Fiber Saturation Point with Nuclear Magnetic Resonance

2014· article· en· W2192544081 sur OpenAlexfundno aff
Leandro Passarini, Cédric Malveau, Roger E. Hernández

Notice bibliographique

RevueWood and Fiber Science (Society of Wood Science and Technology) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRobiniaHardwoodEquilibrium moisture contentSaturation (graph theory)EucalyptusBound waterWater contentMoistureDesorptionBotanySoftwoodSorptionChemistryMaterials scienceComposite materialBiologyMathematicsGeologyAdsorption
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear magnetic resonance (NMR) is a useful, powerful, and noninvasive technique to study the dynamics of wood-water relations, both quantitatively and qualitatively. The main objective of this study was to use NMR to characterize the state of water below the FSP. Two tropical hardwood species, huayruro ( Robinia coccinea Aublet) and cachimbo ( Cariniana domesticata [ C. Martius ] Miers), a plantation-grown eucalyptus species ( Eucalyptus saligna Smith), and a temperate species, red oak ( Quercus rubra L.), were studied. These species were chosen for their diversity in terms of anatomical and physical properties. Desorption tests were carried out at 21°C in a single-step procedure from full saturation state for huayruro, cachimbo, and red oak and from green condition for E. saligna. Discrete T 2 times were obtained for each species and equilibrium moisture content (EMC). The results showed that even under EMC, there was a region in the hygroscopic range in which the loss of bound water takes place before all liquid water was drained. This region varies according to wood species. Furthermore, variation in the fast T 2 values among the different wood species gives an indication of how bound water is distributed and arranged in sorption sites.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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