MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200220701 · doi:10.3390/coatings11121514

Trends in Chemical Wood Surface Improvements and Modifications: A Review of the Last Five Years

2021· review· en· W4200220701 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSortingDurabilityOrder (exchange)NormativeArchitectural engineeringEnvironmental scienceEngineeringComputer scienceBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing the use of wood in buildings is regarded by many as a key solution to tackle climate change. For this reason, a lot of research is carried out to develop new and innovative wood surface improvements and make wood more appealing through features such as increased durability, fire-retardancy, superhydrophobicity, and self-healing. However, in order to have a positive impact on the society, these surface improvements must be applied in real buildings. In this review, the last five years of research in the domain of wood surface improvements and modifications is first presented by sorting the latest innovations into different trends. Afterward, these trends are correlated to specifications representing different normative, ecologic and economic factors which must be considered when expecting to introduce a wood treatment to the market. With this review, the authors hope to help researchers to take into consideration the different factors influencing whether new innovations can leave the research laboratory or not, and thereby facilitate the introduction of new wood surface treatments in the society.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,275 · 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