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Enregistrement W4401689189 · doi:10.1016/j.pmatsci.2024.101354

Wood elasticity and compressible wood-based materials: Functional design and applications

2024· article· en· W4401689189 sur OpenAlexafffund
Zongying Fu, Yun Lu, Guofang Wu, Long Bai, Daniel Barker-Rothschild, Jianxiong Lyu, Shouxin Liu, Orlando J. Rojas

Notice bibliographique

RevueProgress in Materials Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceElasticity (physics)Composite materialCompressibilityPolymer scienceEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The typical strength of wood makes it suitable as a structural material. Under load, natural wood exhibits a small strain within the elastic range. Such elasticity is associated with fast recovery materials, which hold relevance to applications that include piezoelectric sensors and actuators, bionic systems, soft robots and artificial muscles. Any progress to advance such advanced functions requires control on the hierarchical structure of wood as well as the multiscale and multicomponent interactions affecting its elasticity and compressibility. Herein, we review the key structural features, from the molecular to the macroscopic levels, that define wood elasticity and compressibility. They relate to the assembly pattern of wood’s lignocellulosic components, corresponding helical arrangement in the cell wall, and the anisotropy that controls the elastic and compression properties. We summarize the research progress achieved so far in the area, exploring the origins and feasible routes to modulate wood compressibility. Finally, we provide critical perspective on future impact of the area along with new applications of wood-based structures that take advantages of their latent elasticity.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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