Effects of conditioning exposure on the pH distribution near adhesive-wood bond lines.
Notice bibliographique
Résumé
The pH distribution near the adhesive-wood bond line in black spruce (Picea mariana) and Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii) bonded with various acidic and alkaline adhesives was investigated. For alkaline adhesives, exposure to moderate to high RH conditions and to accelerated aging treatments such as vacuum-pressure-dry or water soaking resulted in diffusion of hydroxyl ions (OH-) away from the bond line and decreased alkalinity. A moderate increase of pH in the bond line was also observed for acidic adhesives, and under very wet conditions, hydrogen ions (H+), also diffused away from the bond line. Spruce and Douglas-fir samples exposed to strongly acidic and alkaline buffered solutions for 3 mon did not show appreciable changes in chemical composition by wet chemical analysis. FTIR attenuated total reflectance spectra of samples bonded with an alkaline adhesive and exposed to either dry or wet conditions showed dissociation of carboxylic acid groups in hemicelluloses (decreased absorbance at 1735 cm -1) to a distance of 150-300 μm from the center of adhesive bond lines. No effects on wood chemistry were observed around acidic adhesive bond lines. In summary, wood bonded with high-pH adhesives and exposed to wet service conditions rapidly reached moderate pH conditions in the bond line because of the high rate of OH- diffusion in wood and the acidic buffering capacity of wood. This mitigated the effects of high pH in these alkaline adhesives. A similar but less effective process occurred with acidic adhesives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».