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Enregistrement W4406808211 · doi:10.1080/13467581.2025.2457383

Influence of screw angle and position on the extraction dynamics of Cross-Laminated Timber: an empirical analysis and comparative modeling study

2025· article· en· W4406808211 sur OpenAlexaffabout
Xinran Li, Xinmeng Wang, Feibin Wang, Shuo Wang, Xin An, Meng Gong, Zeli Que

Notice bibliographique

RevueJournal of Asian Architecture and Building Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosition (finance)Structural engineeringExtraction (chemistry)EngineeringDynamics (music)Materials scienceForensic engineeringPhysicsChemistryEconomicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of dowel-type fastener connections is crucial for the structural integrity of Cross-Laminated Timber (CLT) systems, with individual fastener anchorage capacity as a key factor. This study investigates the withdrawal performance of Self-Tapping Screws (STSs) in CLT systems using Canadian Douglas fir. Four driving angles—45°, 60°, 75°, and 90°—were tested, alongside screw placements within panel gaps. Optimal performance was observed at 75° and 90°, with 90° placement in gaps enhancing stiffness and ductility but reducing energy dissipation. The ratios of experimental capacities to model predictions were 1.26–1.49 for the Blaß and Uibel (B&U) model and 1.36–1.56 for Eurocode 5 (EC5). The new EC5 code, compared to the previous version, includes several advancements such as more accurate material properties and improved calculation methods for fastener withdrawal capacity, offering enhanced prediction accuracy for STS performance in CLT. The discrepancies in the over-strength factors predicted by the new EC5 version ranged from 1.07 to 1.37. These findings suggest the need to consider the incorporation of a specific calculation model for STS withdrawal capacity in CLT, such as the Ringhofer et al. model, in the next revision of EC5.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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