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Enregistrement W2969763985 · doi:10.1139/cjfr-2019-0180

Effects of environmental conditions on physical and mechanical properties of thermally modified wood

2019· article· en· W2969763985 sur OpenAlexvenueno aff
Chenyang Cai, Henrik Heräjärvi, Antti Haapala

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesItä-Suomen Yliopisto
Mots-clésBrinell scaleScots pineRelative humidityPicea abiesEquilibrium moisture contentSoftwoodShrinkagePinus <genus>MoistureAbsorption of waterHumidityComposite materialSolid woodMaterials scienceChemistryHorticultureBotanySorptionUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behaviour of industrially modified wood has not been systematically evaluated in controlled exposure conditions. The objective of this study was to assess the equilibrium moisture content (EMC), dimensions, and Brinell hardness of thermally modified wood in different conditions of temperature and relative humidity (RH). Tested materials consisted of European ash (Fraxinus excelsior L.), Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.), and Scots pine (Pinus sylvestris L.) that were thermally modified according to ThermoWood industrial processes into the classes Thermo-S and Thermo-D. The properties were measured at the following conditions: 20 °C and 65% RH, 10 °C and 90% RH, and 30 °C and 30% RH. The results show that the reduction of EMC and the improvement in dimensional stability are dependent on the degree of thermal modification. Thermal modification was more resistant to moisture absorption at 20 °C and 65% RH than at 10 °C and 90% RH and 30 °C and 30% RH, and the more severe modification decreased the difference among different exposure conditions. The tangential–radial ratio of swelling and shrinkage was higher for thermally modified wood than for nonmodified wood. Brinell hardness of modified Scots pine and Norway spruce did not differ significantly from that of nonmodified wood in normal and dry conditions, but the more humid conditions increased the difference by 12%–17%.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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