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Enregistrement W2917832605 · doi:10.15376/biores.14.1.2160-2170

An exploratory study of composite cross-laminated timber (CCLT) made from bamboo and hemlock-fir mix

2019· article· en· W2917832605 sur OpenAlexaboutno aff
Peixing Wei, Brad Jianhe Wang, Libin Wang, Yongqi Wang, Guangrong Yang, Jinhua Liu

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBambooMaterials scienceComposite materialAdhesiveDurabilityEngineered woodDelamination (geology)Composite numberPulp and paper industryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigated the feasibility of manufacturing composite cross-laminated timber (CCLT) from bamboo and a western hemlock and amabilis fir mix (hem-fir). Bamboo parallel strand lumber (bamboo PSL) was first fabricated as the surface laminae of CCLT. No. 2 and Btr 2×6 western hem-fir dimension lumber was imported from British Columbia (BC), Canada. The lumber was then sorted and further dried to form the inner laminae of CCLT. Multiple 800 × 800-mm CLT billets were fabricated using a commercial single-component polyurethane (PUR) adhesive. Block shear and delamination tests were conducted to examine the bond quality and durability of bamboo-wood CCLT. The results demonstrated that it is technically feasible to manufacture bamboo-wood CCLT with acceptable bond quality (shear strength, wood failure percentage, etc.) and delamination. Further studies should focus on the optimization of process parameters for manufacturing and surface treatment to improve the bond quality and durability and quantify the mechanical performance of bamboo-wood CCLT with a full-size production trial.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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