MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2023653387 · doi:10.4161/biom.25103

Synthesis of spherical calcium phosphate particles for dental and orthopedic applications

2013· review· en· W2023653387 sur OpenAlexaff
Marc Bohner, S. Tadier, Noémie van Garderen, Alex de Gasparo, N. Döbelin, Gamal Baroud

Notice bibliographique

RevueBiomatter · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrushiteCalciumMaterials sciencePhosphateChemical engineeringCalcium carbonateMineralogyChemistryMetallurgyComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calcium phosphate materials have been used increasingly in the past 40 years as bone graft substitutes in the dental and orthopedic fields. Accordingly, numerous fabrication methods have been proposed and used. However, the controlled production of spherical calcium phosphate particles remains a challenge. Since such particles are essential for the synthesis of pastes and cements delivered into the host bone by minimally-invasive approaches, the aim of the present document is to review their synthesis and applications. For that purpose, production methods were classified according to the used reagents (solutions, slurries, pastes, powders), dispersion media (gas, liquid, solid), dispersion tools (nozzle, propeller, sieve, mold), particle diameters of the end product (from 10 nm to 10 mm), and calcium phosphate phases. Low-temperature calcium phosphates such as monetite, brushite or octacalcium phosphate, as well as high-temperature calcium phosphates, such as hydroxyapatite, β-tricalcium phosphate or tetracalcium phosphate, were considered. More than a dozen production methods and over hundred scientific publications were discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations140
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomatterMême sujetBone Tissue Engineering MaterialsTravaux en français237 207