Moisture and surface quality sensing of Douglas-fir (<i>Pseudotsuga menziesii</i> var. <i>menziesii</i>) veneer products
Notice bibliographique
Résumé
The potential of near-infrared spectroscopy (NIRS) to estimate moisture content (MC) and surface inactivation parameters of Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. menziesii) veneer products was assessed. The best prediction model for MC was produced for the lower range of MC (0%–50%) of Douglas-fir veneers. Exposure at 180°C produced surface colour changes and the CIE-L*a*b* colour parameters measuring colour changes were better estimated using the 400 nm to 900 nm spectral data than the 1100 nm to 2400 nm spectral data. Increased exposure time resulted in lower wettability and hence increasing contact angles, especially when ethylene glycol and formamide were used as solvents. NIRS-based predictions of contact angles were better when the angles were measured using formamide than when they were measured using ethylene glycol. Lap shear tensile strengths of bonds made with phenol formaldehyde (PF) resin decreased with exposure times. NIRS-based predictions of tensile strengths were also estimated and we found strong negative relationships between contact angle and tensile strength, whatever the probe solvent used (water, glycerol, ethylene glycol and formamide). It is apparent that NIRS can differentiate veneers samples that had undergone high temperature exposure, which resulted in lower wetting properties and somewhat lower adhesion bond strength.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».