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Enregistrement W3025896121 · doi:10.15376/biores.15.3.5049-5057

Prediction of the color variation of moso bamboo during CO2 laser thermal modification

2020· article· en· W3025896121 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBambooMaterials scienceLaserOpticsLaser power scalingCommon emitterThermalComposite materialOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal modification is widely used for bamboo materials as an efficient modification method. CO2 laser with the advantages of high energy density, short process period, non-pollution, etc. could be applied as a novel thermal treatment for wooden and bamboo materials processing. The laser intensity argumentation of power, motion arguments of feed rate, and sweep width for laser emitter were selected as input arguments for treating the Moso bamboo surface. The lightness variation and total color variation (∆L* and ∆E*) were collected using a portable colorimeter to describe the bamboo surface color variation after laser irradiation. Response surface methodology was chosen for designing experiments and modeling. The results showed that the increase of laser power had a positive influence on increasing the absolute values of ∆L* and ∆E*, but the feed rate of laser emitter and sweep width increasing had opposite effects on absolute values of ∆L* and ∆E*. The quadratic models of ∆L* and ∆E* created by response surface methodology were competent for describing the relationship between laser processing arguments and color indexes of ∆L* and ∆E*. This approach will be useful for selecting suitable and desirable processing arguments to get the surface color of bamboo productions.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,082

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,143 · 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