Experimental Determination of Sound Transmission Loss of Some Wood Species
Notice bibliographique
Résumé
Aim of study: To determine the sound transmission losses of 16 different wood species with the different density in the range of 100-1000 Hz frequencies, and the relationship between density and transmission loss was. Material and methods: In this study sound transmission loss values of Ash (Fraxinus excelsior), Acacia (Robinia pseudoacacia L.), Beech (Betula pendula), Black pine (Pinus nigra), Black poplar (Populus nigra), Canadian poplar (Populus x euramaricana), Chestnut (Castanea sativa Mill.), Cypress (Cupressus sempervirens), Oriental beech (Fagus orientalis Lips,) Eucalyptus C. (E, camaldulensis Dehnh), Eucalyptus G. (Eucalyptus grandis), Juniper (Juniperus excelsa), Plane (Platanus orientalis L.), Scotch pine (Pinus sylvetris L), Turkish Red pine (Pinus brutia Ten) and White Oak (Quercus alba) wood specimens were determined by using the impedance tube kit. Main results: Sound transmission loss is observed in lower density wood material species with the increasing frequency. However, a clear relationship has not been established between the mean sound transmission loss and density. Highlights: It is important to determine the frequency-related acoustic performance parameters of the wood material and to its relationship with density.
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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) | 0,003 | 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 ».