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Enregistrement W1974960617 · doi:10.1002/jbm.b.31364

Compression properties of polyvinyl alcohol – bacterial cellulose nanocomposite

2009· article· en· W1974960617 sur OpenAlexaff
Leonardo E. Millon, Christine J. Oates, Wankei Wan

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocompositeMaterials sciencePolyvinyl alcoholComposite materialVinyl alcoholBacterial celluloseBiomaterialNanofiberCompressive strengthCartilageCellulosePolymerChemical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the established use of total joint replacement for the treatment of advanced degeneration of articular cartilage, component loosening due to wear and osteolysis limits the lifespan of these joint prostheses. In the present study, nanocomposites consisting of poly(vinyl alcohol) (PVA) and bacterial cellulose (BC) nanofibers were investigated as possible improved cartilage replacement materials. Nanocomposites were synthesized by adding small amounts (<1%) of BC to PVA, and subjecting the mixture to thermal cycling. The mechanical properties of the resulting material were evaluated using unconfined compression testing. By the addition of BC nanofibers to the PVA matrix, a nanocomposite with a wide range of compressive mechanical properties control was obtained, with elastic modulus values similar to those reported for native articular cartilage. The nanocomposite also showed improved strain-rate dependence and adequate viscoelastic properties. The PVA-BC nanocomposite is therefore a promising biomaterial to be considered as a possible replacement material for localized articular cartilage injuries and other orthopedic applications such as intervertebral discs.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations98
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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