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Enregistrement W2055056723 · doi:10.4012/dmj.27.780

Influence of abrasive particle size on surface properties of flowable composites

2008· article· en· W2055056723 sur OpenAlexaff
Eriko TAKANASHI, Ryuzo KISHIKAWA, Masaomi Ikeda, Norimichi Inai, Masayuki Otsuki, Richard M. FOXTON, Junji Tagami

Notice bibliographique

RevueDental Materials Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced materials and composites
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesTokyo Medical and Dental University
Mots-clésMaterials scienceComposite materialAbrasiveParticle sizeParticle (ecology)Chemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this investigation was to measure and compare both the surface roughness and gloss of flowable composites polished with standardized silicone carbide (SiC) papers. Four flowable and two conventional composites were used in this study. Polymerized specimens were subjected to a polishing procedure comprising 12 sequential steps from coarser to finer grits of SiC paper. At the initial polishing stage, flowable composites were more sensitive to the size of the polishing particles and thus yielded surfaces rougher than the conventional composites. Surface roughness became stable when polishing particles less than 13 microm size were used. However, although surface roughness was reduced, an esthetic gloss quality was not achieved on the resultant polished surface. On the influence of filler shape, composites with spherical fillers seemed to have the upper-hand advantage of attaining a high gloss by polishing. On the influence of polishing particle size, it was suggested that polishing should be completed with polishing particles less than 12 microm size so as to achieve clinically satisfactory surface roughness and gloss.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations43
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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