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Record 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 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhanerozoicAlluvionSieve analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.020

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.002
GPT teacher head0.180
Teacher spread0.178 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
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