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Enregistrement W4411903459 · doi:10.3390/su17135977

Engineered Bamboo for Sustainable Construction: A Systematic Review of Characterization Methods

2025· review· en· W4411903459 sur OpenAlexafffund
Nima Jafarnia, Amir Mofidi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBambooCharacterization (materials science)Construction engineeringBusinessEngineeringNanotechnologyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineered bamboo has been considered a viable replacement for traditional wood and steel for structural and architectural purposes due to its renewable nature, high strength, and compatibility with different processing techniques. This systematic review analyzed the literature on the mechanical properties and processing techniques of engineered bamboo products, which include bamboo scrimber and laminated bamboo. The literature included in this systematic review was extracted from the Engineering Village platform. The studies retrieved from this platform were filtered to only have been published in top journals (Q1/Q2) related to engineering materials, materials science, and the construction industry. Using this methodology, from the initial 191 identified records, 51 studies that were the most relevant were chosen. The review revealed that bamboo scrimber has better performance for specific mechanical properties, which include its compressive, tensile, and bending strength. Laminated products had higher variability, which was often caused by the type of adhesive, orientation, and quality of adhesion. This study also identified the details of manufacturing processes, such as the adhesive systems, pre-treatment methods, and pressing conditions used. Moreover, the literature exhibited considerable inconsistencies in testing standards, reporting practices, and long-term durability evaluations. This review highlights these challenges and provides recommendations for future research to resolve these issues.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 GPT0,335
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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