Towards a New Plastination Technique for Moisture Management of Western Red Cedar Without Loss of Strength and with Enhanced Stability
Notice bibliographique
Résumé
Amidst environmental concerns regarding the use of petroleum-based materials, wood and wood-based products are among the key players in the pursuit of green construction practices. However, environmental degradation of these materials remains a concern during structural design, particularly for outdoor applications. Borrowed from anatomy to preserve human body parts, this study applies and assesses a technique called 'plastination' as a new means for moisture management of Western Red Cedar (WRC). Specifically, the proposed technique includes acetone dehydration of WRC, followed by SS-151 silicone vacuum-assisted impregnation and silicone curing. To evaluate the method's effectiveness, Micro X-ray Computed Tomography (μCT), Fourier Transform Infrared (FTIR) Spectroscopy, Thermogravimetric Analysis (TGA), and static water contact angle measurements were employed. Tensile testing was also performed to quantify the treatment's effect on WRC's mechanical properties under moisture conditioning. μCT confirmed an impregnation depth of 21.5%, while FTIR and TGA results showed reduced moisture retention (3.6 wt%) in plastinated WRC due to the absence of hydroxyl groups. Mechanical testing revealed enhanced deformability in treated samples without compromising tensile strength. Upon moisture conditioning, plastinated WRC retained its tensile properties and showed 59% lower moisture absorption and 15% lower weight as compared to conditioned virgin samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».