MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3135089771 · doi:10.24203/ajet.v9i1.6519

Microspectrophotometry of Wood Grain and Color

2021· article· en· W3135089771 sur OpenAlexaff
H. J. Swatland

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Engineering and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOpticsChromaticityScanning electron microscopeMicroscopeGrain sizePhotometry (optics)Optical microscopeMineralogyComposite materialChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A reflecting microscope spectrophotometer was used for the colorimetry of wood using CIE (Commission Internationale de l’Éclairage) chromaticity coordinates. A microscope scanning stage and scanning with optical fibers were used to detect grain patterns. Ten exotic woods with a fine grain structure were tested because they are highly valued in the manufacture of musical instruments and furniture, and they had a wide range in color and grain structure. With lateral illumination (45°) of samples and a large measuring aperture, the results were comparable to those that might be obtained with a commercial colorimeter detecting diffuse Lambertian reflectance. With vertical illumination and coaxial photometry in a microscope, Fresnel reflectance was dominant. The best predictor of CIE x with lateral illumination was reflectance at 400 nm (r = - 0.916, P < 0.0005) and the relationship persisted with vertical illumination (r = -0.67, P < 0.025). Scanning across woods at 520 nm with a microscope scanning stage, there were relationships of CIE x with scanning peak height (r = 0.75 P < 0.01). In scanning across 6 cm of wood with optical fibers, there was a relationship of the number of reflectance peaks (from wood grain between dark lines) with peak width (r = - 0.89, P < 0.0005). Woods with a fine grain had numerous small peaks while woods with a coarse grain had a few wide peaks. Thus, there is a connection between the color and grain pattern of wood.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Journal of Engineering and Technology→Même sujetWood Treatment and Properties→Travaux en français237 207→