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Enregistrement W2038583381 · doi:10.4012/dmj.27.187

Dentin Bond Strengths of Three Adhesive/Composite Core Systems using Different Curing Units

2008· article· en· W2038583381 sur OpenAlexaff
Meu Ariyoshi, Toru Nikaido, Ayako Okada, Richard M. FOXTON, Junji Tagami

Notice bibliographique

RevueDental Materials Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceTokyo Medical and Dental University
Mots-clésMaterials scienceComposite materialDentinAdhesiveBond strengthCuring (chemistry)Composite numberUltimate tensile strengthCrossheadFlexural strengthLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the tensile bond strengths of three adhesive/composite core materials to bovine dentin using three different curing units. Bovine dentin surfaces were ground with 600-grit SiC paper. Bonding area was demarcated with a vinyl tape (4-mm-diameter hole). Three adhesive/composite core systems--S6054 (experimental), UniFil Core, and Clearfil DC Core Automix--were used with three curing units--Curing Light XL3000 (quartz-tungsten-halogen), Hyper Lightel (high-power quartz-tungsten-halogen), and LEDemetronl (blue light-emitting diode)--according to manufacturers' instructions. After 24 hours of storage in water at 37 degrees C, tensile bond strengths were measured at a crosshead speed of 2 mm/min. Results were statistically analyzed with one-way ANOVA and Tukey's HSD test (p < 0.05). Highest tensile bond strength was obtained using Clearfil DC Core Automix with Hyper Lightel.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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