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Record W7030041181

Modélisation de la stabilité dimensionnelle et des propriétés mécaniques du bois d’épinette noire

2021· other· fr· W7030041181 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisEnvironmental factorEnvironmental effect
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les propriétés de flexion et la stabilité dimensionnelle sont des propriétés déterminantes pour le potentiel d’utilisation du bois dans les structures de bâtiments et les produits à valeur ajoutée. Une connaissance détaillée des patrons de variation des propriétés du bois à l’intérieur de l’arbre est essentielle pour optimiser l’usage de cette ressource renouvelable et développer des produits hautement performants. L’objectif général de cette recherche doctorale était de caractériser et modéliser les patrons de variation des propriétés de flexion et de la stabilité dimensionnelle du bois à l’intérieur de l’arbre en fonction de différents paramètres (l’âge cambial, hauteur dans la tige, largeur des cernes) et en tenant compte de l’historique des peuplements. Cet objectif fut poursuivi au moyen des objectifs spécifiques suivants: décrire le patron de variation des propriétés physico-mécaniques de la moelle vers l’écorce (c.-à-d. en fonction de l’âge cambial) et dans l’axe longitudinal de la tige ; modéliser l’effet du taux de croissance radiale sur les propriétés physico-mécaniques ; modéliser l’effet de la masse volumique basale du bois sur les propriétés physico-mécaniques et examiner les différences entre les deux types de structures de peuplements (régulier et irrégulier). L’étude a porté sur l’épinette noire (Picea mariana [Mill.] B.S.P), une espèce de grande importance commerciale au Canada. Soixante arbres ont été échantillonnés dans 12 peuplements localisés au nord et au sud de la Côte-Nord, 30 arbres dans 6 peuplements de la région de l’Abitibi-Témiscamingue et 42 arbres provenant de la région du Lac-Saint-Jean. Une approche de modélisation statistique a été utilisée pour rapporter les paramètres de résistance à la flexion, de rigidité et de stabilité dimensionnelle à des variables telles que l'âge cambial et le taux de croissance annuel. Les peuplements ont été échantillonnés avec un temps connu depuis le passage du dernier feu, car cela est connu pour influencer la structure du peuplement et la croissance des arbres. Les résultats ont confirmé que l'âge cambial est clairement la source la plus importante de la variation en direction radiale des propriétés du bois, lequel pourrait être utilisé comme variable prédictive. La largeur des cernes annuels a eu une influence additionnelle faible pour expliquer les variations des propriétés mécaniques et celles de stabilité dimensionnelle. Le bois des arbres à croissance plus rapide des peuplements réguliers avait des propriétés mécaniques supérieures, et était moins stable en termes de dimensions. Les arbres à croissance lente issus de peuplements irréguliers pourraient produire du bois final moins dense, ce qui tendrait à diminuer les propriétés

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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.037
Threshold uncertainty score0.073

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.012
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.204 · 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 designObservational
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
Published2021
Admission routes1
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