MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1964434169 · doi:10.1116/1.4862096

Characterization of dental interfaces with electron tomography

2014· article· en· W1964434169 sur OpenAlexafffund
Kathryn Grandfield, Håkan Engqvist

Notice bibliographique

RevueBiointerphases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésElectron tomographyMaterials scienceFocused ion beamCharacterization (materials science)DentinTransmission electron microscopyNanotechnologyNanometreTomographyResolution (logic)Biomedical engineeringOpticsComposite materialScanning transmission electron microscopyChemistryComputer scienceIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the interface between dental materials and tooth is critical in the prevention of secondary caries. Assessing this interface with high-resolution clarity has traditionally been challenging. This work highlights electron tomography, carried out in the transmission electron microscope, as a novel technique to obtain both three-dimensional and nanometer scaled information on dental materials in contact with dentin. In this study, commercial calcium aluminate and glass ionomer based luting agents in contact with human dentin were prepared for electron microscopy via focused ion beam milling. Imaging with high-angle annular dark field provided compositional contrast, and combined with tilting over large angular ranges, enabled the reconstruction of the three-dimensional interface between tissue and cement. The characteristics of the interface were observed with this extra dimensionality and superior resolution, providing evidence for the viability of this technique in interfacial studies of dental materials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiointerphasesMême sujetDental materials and restorationsTravaux en français237 207