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Enregistrement W3016024487 · doi:10.15376/biores.15.2.2691-2707

Delayed elastic strain and set-recovery evaluation in high-pressure densified hybrid poplar wood – New assessment considerations

2020· article· en· W3016024487 sur OpenAlexaff
Kaiya Yan, Fengming Zhang, Yang Du, Hosahalli S. Ramaswamy, Songming Zhu, Lihui Hu, Yong Yu

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesZhejiang University
Mots-clésSwellingMaterials scienceRelative humidityEquilibrium moisture contentCompression setComposite materialWater contentStrain (injury)Compression (physics)Deformation (meteorology)HumidityMoistureHigh pressureHot pressChemistryMedicineGeotechnical engineeringOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The deformation behavior of high-pressure (HP)-treated hybrid poplar wood, the subsequent swelling, and the equilibrium moisture content properties of HP-densified wood were evaluated using a modified delayed strain/set-recovery method of cyclic humidification-dehumidification at different relative humidity (RH) conditions. The HP treatment resulted in significant compression (densification) of the wood under different treatment conditions. For treated wood samples, the value of delayed elastic strain was relatively small when stored at 20 °C and 65% RH, which indicated that HP-densified wood possessed dimensional stability. The HP-compressed poplar yielded lower equilibrium moisture content than the control at low RH, while major increases were observed at high RH above 76%. Marginal of thickness swelling was observed under the cyclic humidification-dehumidification method in the low RH range while significant swelling occurred at high RH. Conventional methods would only show results that were appropriate for storage at high RH environments. The RH threshold for set-recovery of HP-compressed wood was between 33% and 54% for optimal use, and the extent of set-recovery increased rapidly when RH was between 85% and 95%. Such differences could not be recognized with the conventional methods. In addition, the prolonged holding time significantly decreased the RH threshold value (P < 0.05).

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,537

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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