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Enregistrement W2414055614

Understanding effects of drying methods on wood mechanical properties at ultra and cellular levels

2016· article· en· W2414055614 sur OpenAlexafffundabout
Pierre Blanchet, Alizera Kaboorani Kaboorani, Cecilia Bustos

Notice bibliographique

RevueWood and Fiber Science (Society of Wood Science and Technology) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFPInnovations
Mots-clésNanoindentationWood dryingKilnComposite materialMaterials scienceVacuum dryingSoftwoodOriented strand boardWater contentYoung's modulusFlexural strengthMoistureEquilibrium moisture contentHumidityPulp and paper industryFreeze-dryingChemistryMetallurgyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional kiln and vacuum drying are commonly used in industry to dry wood.In this study, an attempt was made to develop a better understanding of the effects of both drying methods on the mechanical properties of wood at the ultra and cellular structure levels.Dynamic mechanical analysis (DMA) and nanoindentation (NI) were used together with standard static bending tests according to American Society for Testing and Materials D143 to assess the respective effects of both drying methods on the performance of yellow birch (Betula alleghaniensis Brit.) wood, an important species in the Canadian wood industry.Measurements of EMC at different RH levels showed that vacuum drying consistently yielded greater EMC values.Vacuum-dried wood also exhibited superior modulus of elasticity and modulus of rupture performance.Tests conducted by DMA demonstrated that the chemical structure of wood had undergone more changes during conventional kiln drying than during vacuum drying.Elastic modulus and hardness measured by NI revealed that the impact of wood drying can be detected at the cell wall level as well.The results of this study showed that special attention should be paid to the effects of specific drying methods on the chemical structure of wood, because the chemical changes occurring in the kiln impact the quality of the final products.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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