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Enregistrement W4396672605 · doi:10.21203/rs.3.rs-4335016/v1

Study of Brazilian native wood 'Caryocar villosum' rolling shear properties to produce CLT panels.

2024· preprint· en· W4396672605 sur OpenAlexaff
Tayla Castilho Criado, Júlio César Molina, João Vítor Felippe Silva, Maria Fernanda Felippe Silva, Antônio Alves Dias

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross laminated timberShear (geology)Environmental scienceBiologyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The utilization of Cross-Laminated Timber (CLT) in construction has surged for its sustainable nature and structural efficiency. However, existing research predominantly focuses on CLT production using softwood species, neglecting the potential of utilizing hardwoods. This study investigated rolling shear strength (frs) and stiffness (Grs) 3-layer CLT elements made from Pequiá ("Caryocar villosum"). Experimental shear (vertical and inclined) and bending tests were conducted on different samples of specimens. Complementing the experimental work, numerical simulations using ABAQUS software were employed. Results indicated similar average resistances (frs) across different tests. The higher average stiffness (Grs) was observed in vertical shear compared to inclined shear tests. The vertical shear test was deemed more suitable for determining stiffness. Furthermore, the panel’s average stiffness was found to be greater than the beam’s average stiffness. An analytical equation was developed for the three-layer panel, and it was effective in estimating the rolling shear stiffness from bending tests. Additionally, numerical modeling successfully identified the regions of highest stress concentration, where ruptures occurred in the samples tested experimentally. These ruptures mainly occurred due to the concentration of shear stresses in the central layer of the CLT samples, with the contribution of normal compression and tensile stresses.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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