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Enregistrement W4408921366 · doi:10.1002/adma.202502266

A Natural Lignification Inspired Super‐Hard Wood‐Based Composites with Extreme Resilience

2025· article· en· W4408921366 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceResilience (materials science)Brinell scaleComposite materialProcess engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing demand for high-strength, durable materials capable of enduring extreme environments presents a significant challenge, particularly in balancing performance with sustainability. Conventional materials such as alloys and ceramics are nonrenewable, expensive, and require energy-intensive production processes. Here, super-hard wood-based composites (WBC) inspired by the meso-scale homogeneous lignification process intrinsic to tree growth are designed and developed. This hybrid structure is achieved innovatively by leveraging the infusion of low-molecular-weight phenol formaldehyde resin into the cell walls of thin wood slices, followed by a unique multi-layer construction and high-temperature compression. The resulting composite exhibits remarkable properties, including a Janka hardness of 24 382 N and a Brinell hardness of 40.7 HB, along with exceptional antipiercing performance. The created super-hard, sustainable materials address the limitations of nonrenewable resources while providing enhanced protection, structural stability, and exceptional resilience. The WBC approach aligns with UN Sustainable Development Goals (SDGs) by offering extra values for improving personal safety and building integrity across various engineering applications.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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