Near-infrared spectroscopy as a potential quality assurance tool for the wood preservation industry
Notice bibliographique
Résumé
Preservatives are used to extend the service life of wood used in situations where it is vulnerable to biodegradation. Wood preservation standards typically specify quality assurance procedures to differentiate heartwood and sapwood and to measure preservative loading and penetration. For spruce and hem–fir there are no reliable chemical spot tests to differentiate sapwood and heartwood. This makes it more difficult for these species to meet penetration requirements. For many of the recently introduced carbon-based preservatives, the only methods available to determine penetration involve detecting a surrogate in the formulation, or only some of the active ingredients. Multivariate models based on near-infrared spectroscopy (NIRS) have been used to predict a wide range of wood properties over the past 20 years. The present research evaluates the potential use of NIRS-based models as quality assurance tools for the wood preservation industry. Models were developed to differentiate hemlock and amabilis fir sapwood and heartwood. NIRS-based models were also able to differentiate untreated wood from wood treated with DDACarbonate and wood treated with tebuconazole. Models developed to predict DDACarbonate and tebuconazole retention were moderately accurate, but likely not precise enough to replace current quantitative assays.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».