Effect of the thermal modification and nano-ZnO impregnation on the deterioration of Caribbean pine wood
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the effect of thermal modification and nano-zinc oxide (nano-ZnO) particle impregnation on the deterioration of Caribbean pine wood under field conditions.Samples were thermallymodified at various temperature levels (control, 180 °C, 200 °C, and 220 °C).Nano-ZnO impregnation was done with an aqueous solution at 1,5 % in an autoclave under two-steps of pressure and vacuum.Unmodified and thermally-modified, non-impregnated and nano-ZnO impregnated samples were exposed to deterioration for five months in field tests.A deterioration index was used to evaluate the health condition of the samples.The mass loss and occurrence of termite tunnels in percentage were also determined.The nano-ZnO impregnation improved the resistance of unmodified wood to field-deterioration.The thermal modification at 180 o C, and 200ºC increased the wood deterioration and nano-ZnO impregnation did not improve their resistance.Unmodified and 220 ºC modified samples had a lower mass loss by xylophages than other thermal treatments regardless of the nanoparticle impregnation.The nano-ZnO impregnation decreases the occurrence of termite tunnels in unmodified, 200 ºC and 220 ºC-modified samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».