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Enregistrement W2902621398 · doi:10.1080/02773813.2018.1494745

Effect of Wood Welding Process on Chemical Constituents of Australian Eucalyptus

2018· article· en· W2902621398 sur OpenAlexaff
Benoît Belleville, Georges Koumba-Yoya, Tatjana Stevanović

Notice bibliographique

RevueJournal of Wood Chemistry and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversity of Melbourne
Mots-clésChemistryEucalyptusPulp and paper industryProcess (computing)WeldingHardwoodBotanyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermochemical changes occurring during wood welding were investigated in Eucalyptus saligna and Eucalyptus pilularis. Unwelded reference wood and material from welded interface were compared via Py-GC/MS, thermogravimetric analyses, X-ray photoelectron spectroscopy, and attenuated total reflection Fourier transform infrared spectroscopy to explain differences in mechanical properties of welded wood between species. It appeared that the species originally containing more condensed substructures also provided stronger joints. The condensation index after welding allowed validating that the adhesive properties of lignin are more accessible in such species. The presence of more carbonyl functions, attributed to carbohydrate solicitation during welding process, potentially made lignin less accessible. Changes following welding were evidenced by the contribution of extractive compounds, fatty acid chains, and terpenoids, possibly reacting with hydroxyl groups and leading to adhesive properties by chemical linkage through new covalent bonds formation. Results corroborate the better mechanical properties of E. saligna, providing stronger joints possibly due to more accessible adhesive properties by esterification between lignin and fatty acid.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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