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Enregistrement W4390597010 · doi:10.12841/wood.1644-3985.405.05

UTILIZATION OF PEELER CORES FOR PRODUCING BEAMS WITH HOLLOW CROSS - SECTION

2022· article· en· W4390597010 sur OpenAlexaff
Daniel Koynov, Miglena Valyova

Notice bibliographique

RevueDrewno Prace Naukowe Doniesienia Komunikaty = Wood Research Papers Reports Announcements · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSection (typography)Cross section (physics)Materials scienceForensic engineeringComposite materialPolymer scienceEngineeringComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents an opportunity to utilize peeler cores derived from poplar wood for the production of hollow beams.In this way, final products to meet the needs of consumers can be obtained.The proposed novel methods for sawing and gluing the produced materials allow rational application of the waste raw material in the plywood manufacturing.Another advantage in this case is that products with a square cross-section with dimensions close to or corresponding to the standard ones are obtained from small-diameter round wood.The raw material used to receive the proposed hollow beams is up to 33% less than a conventional beam with the same dimensions.The manufactured products are lighter and with a significantly stable cross-sectional shape, compared to natural wood beams with the same dimensions.Sawing the peeler cores and obtaining materials with a triangular and trapezoidal cross-section helps to achieve volume yields from 60.6% to 71.1% of the raw material initial volume.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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