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Enregistrement W2289435386 · doi:10.13073/0015-7473-62.3.177

Protocol Comparison: Laboratory versus Natural Weathering Tests for Performance Evaluation of Coatings on Preservative-Treated Wood

2012· article· en· W2289435386 sur OpenAlexaffabout
Mojgan Nejad, Tony Ung, Paul Cooper

Notice bibliographique

RevueForest Products Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreservativeWeatheringProtocol (science)Natural (archaeology)Pulp and paper industrySoftwoodMaterials scienceEnvironmental scienceComposite materialChemistryEngineeringGeologyGeochemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fourteen stains were tested in the laboratory to compare water uptake and leaching reduction of wood treated with chromated copper arsenate, alkaline copper quat, and copper azole. Based on results of a 2-week test, eight stains were selected to be evaluated over 3 months of accelerated weathering and five stains over 3 years of natural exposure in Toronto, Ontario, Canada. These comparisons were made in order to find a quick and reliable method for replacing natural exposure tests. Comparison of different weathering techniques showed significant correlations between leaching and water uptake results from laboratory tests and natural weathering. The cumulative percentage of inorganic elements leached from coated samples was highly correlated with the cumulative percentage leached during 3 years of natural weathering. Also, the average moisture content of treated-coated samples after 1 and 3 days of water immersion showed a relatively strong positive correlation with the average moisture content of treated-coated wood samples during wet periods of natural weathering (moisture content above 20%, average of 17 reading times). Thus, this quick laboratory test is a reliable short-term test for evaluating the ability of coatings to reduce leaching and water uptake when applied on preservative-treated wood.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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