MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2804939884 · doi:10.13073/fpj-d-17-00064

Correlation of Adhesive Performance between Automated Bond Evaluation System Tests and Plywood Tests: A Case Study of Lignin-Phenol-Formaldehyde Adhesives*

2018· article· en· W2804939884 sur OpenAlexaff
Zeen Huang, Martin Feng

Notice bibliographique

RevueForest Products Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdhesiveLigninEngineered woodComposite materialMaterials sciencePulp and paper industryBondEngineeringChemistryOrganic chemistryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The automated bond evaluation system (ABES), which recently became ASTM D7998-15 standard test method, is an effective tool for screen testing of different water-based wood adhesive formulations. This method enables rapid evaluations of mechanical responsiveness of different adhesive formulations to various press temperatures and/or press times, providing an efficient and realistic comparison of bondability and reactivity among the adhesive formulations. Based on extensive testing work, this article provides experimental findings and evidence for the use of this method to evaluate bonding performance of lignin as a major ingredient in the phenolic adhesive system. The relationship between bond strength development and press temperature can be established for a particular adhesive formulation using this method, which can then help the formulation and optimization of a wood adhesive containing lignin. Softwood plywood experiments demonstrated that there is a strong correlation between ABES test results and adhesive performance in the panel 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueForest Products JournalMême sujetLignin and Wood ChemistryTravaux en français237 207