Experimental campaign on the mechanical properties of Canadian small clear spruce-pine-fir wood: Experimental procedures, data curation, and data description
Notice bibliographique
Résumé
This article contains an experimental dataset related to the mechanical properties of Canadian small clear spruce-pine-fir wood. Motivated by the necessity of shading light on the orthotropic mechanical behavior of clear specimens of two of the most common wooden grades used for the manufacturing of cross-laminated timber panels in North America, a comprehensive experimental campaign on small clear spruce-pine-fir wood specimens, based on ASTM D143-22, has been conducted in the Department of Wood Science of the University of British Columbia. A total of 690 specimens from both visually-graded number 2 and machine-stress rated 2100fb 1.8E spruce-pine-fir wood were tested in compression, tension, and shear, following the directions parallel- and perpendicular-to-the-grain. For each test, the force and the deformation were recorded on-line through an MTS software before being stored in a hard drive disk unit as text files at the end of the test. Text files were then post-processed using a MATLAB routine to generate stress-strain data points, ultimate strength, and modulus of elasticity. Additionally, probability distributions of ultimate strength and modulus of elasticity of specimens were plotted. A Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test was used to fit these data using either Burr, Gumbel, or Weibull distribution. In overall, the dataset presented in this work can be used in the finite-elements modelling of the structural behavior of timber connections or the local mechanical behavior of timber elements. This dataset can also be used to get a grasp and asses the variability in the mechanical properties of Canadian small clear spruce-pine-fir wood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».