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Enregistrement W7008258217

Caractérisation non destructive de la proportion de carie et du module d'élasticité du bois d'érable à sucre par tomographie acoutique

2022· other· fr· W7008258217 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhanerozoicAlluvionSieve analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’érable à sucre est une essence abondante dans les forêts du Nord-Est de l’Amérique du Nord et très prisée pour des applications d’apparence et de structure. Cependant, la présence de la coloration et de la carie dans le bois des érables, particulièrement dans la portion nord de sa répartition géographique provoque une diminution considérable de la qualité des tiges ainsi qu’une dégradation des propriétés mécaniques et physiques du bois. Il est ainsi important de détecter et de quantifier la carie dans les peuplements d’érable à sucre. Ainsi, nous visons à évaluer le potentiel de tomographie acoustique pour la détection et la quantification de la carie sur les arbres debout d’une façon non destructive. L’objectif général de ce projet consiste à évaluer le potentiel du tomographe acoustique pour la détection de la carie dans les peuplements d’érable à sucre et l’évaluation de son impact sur les propriétés mécaniques de son bois. Plus spécifiquement, le projet vise à caractériser la proportion de la carie par tomographie acoustique; évaluer l’impact de la carie sur les propriétés mécaniques du bois notamment les modules d’élasticité statique (MOE) et dynamique (MOED) mesurés par deux techniques; évaluer le potentiel de tomographie acoustique pour prédire l’impact de la carie sur le comportement mécanique du bois. Cinquante-trois arbres ont été échantillonnés aléatoirement dans deux sites situés à La Tuque (Québec, Canada). Le MOED dépend de deux paramètres physiques soient la vitesse de propagation de l’onde sonore et la masse volumique du bois. Chaque arbre a été mesuré par le tomographe acoustique pour déterminer la variation radiale de la vitesse de propagation de l’onde sonore et une carotte a été prélevée de chaque arbre pour déterminer le profil radial de la masse volumique en utilisant le densitomètre à rayon X. Afin d’évaluer et de valider le potentiel des outils de caractérisation non destructifs (le tomographe acoustique, le densitomètre à rayon X) pour la mesure des propriétés élastiques du bois, des essais de caractérisation destructifs ont été réalisés (tests de compression et de flexion). En effet, dix-huit billes d’érable à sucre, de hauteur 50 cm, ayant différents diamètres et récoltés de deux sites de l’Abitibi-Témiscamingue (Québec, Canada), ont été analysés par les outils non destructifs (le tomographe acoustique et la méthode d’ultrason) et en même temps avec des outils destructifs afin d’établir des corrélations entre les modules d’élasticité déterminés par les deux méthodes. Les résultats suggèrent un effet significatif de la coloration et de la carie sur les propriétés mécaniques du bois. Ces propriétés diminuent du bois sain vers le bois coloré ou carié avec des pertes d’utilisation à des fins commerciales allant jusqu'à 60%. De plus, le tomographe s’avère un outil non destructif efficace pour évaluer la qualité des érables à sucre. Il peut être avantageusement substitué au tronçonnage et à la récolte de billes de bois.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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