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Enregistrement W4402164189 · doi:10.1016/j.ijadhadh.2024.103836

A dual resin application system for improved bamboo-wood bonding

2024· article· en· W4402164189 sur OpenAlexafffund
Jialin Zhang, Kate Semple, Mei‐Ling Chen, Chunping Dai

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adhesion and Adhesives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaChina Postdoctoral Science FoundationNanjing Forestry University
Mots-clésBambooMaterials scienceAdhesiveComposite materialEngineered woodPolymer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, a dual resin application system using commercial phenol formaldehyde (PF) resins with different molecular weight (MW) was investigated to improve bonding performance of bamboo and wood composite laminates. Water droplet contact angle was deemed to be unreliable for assessing resin wettability on bamboo due to its unique tissue structure compared with wood. Microscopic observation of the resin penetration showed high MW PF largely remained in the glueline and only entered the lumens of cut or damaged bamboo cells near the bondline. Low MW PF appeared in cell corners of bamboo parenchyma but not lumens. Applying low MW PF to the bamboo and high MW PF to the wood surface separately significantly improved bond shear strength with reduced difference between dry and wet conditions. The dry and wet bond strengths using the new method were enhanced by 36.5 % and 97.4 %, respectively, compared to high MW PF alone. The results suggest that low MW PF can permeate bamboo cell walls and fortify them against swelling and stress on the bamboo-resin interface in wet conditions. Further modifications are required to produce a stronger adhesive than the bamboo tissue to improve wet shear fiber failure rates and develop a viable structural bond qualification test for bamboo and bamboo-wood composites.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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