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Enregistrement W2339401086 · doi:10.14288/1.0103139

Comparisons of heat treated wood to chemically treated and untreated wood in commercial usages

2013· article· en· W2339401086 sur OpenAlexaff
Albert Chen

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulp and paper industryFood scienceEnvironmental scienceChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods of heat treating wood for improved properties have been studied and developed for a long time. However, it was not until recently that heat treated wood has started being commercialized and sold on the market. The attention towards heat treated wood is caused mostly by public and legal demand for a more environmentally safe method of wood protection. Currently, most methods of preserving wood are done by chemical treatment using many kinds of chemicals, but the chemicals can cause harmful effects to humans and to the environment. Heat treating methods do not apply any chemicals within its process and can be considered to be environmentally safe. Many consumers who buy wood products are still unfamiliar with the qualities of heat treated wood and should know the differences it has before deciding what to use in their projects. The main points a consumer would be concerned with in determining whether to use heat treated wood is in its durability, physical mechanical properties, environmental impact, and economic feasibility. In general, heat treated wood is good green material against decay and has high dimensional stability, but certain strength properties are lacking. Therefore, for commercial usages such as flooring and decking, heat treated wood is superior to other wood alternatives. In this essay I will compare the advantages and disadvantages that heat treated wood has over chemically treated and untreated lumber when used in most timber structure applications common to normal homeowners.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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