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Behavior of Magnesium in Hank's Solution Aimed to Trabecular Pattern of Natural Bone

2003· article· en· W2063265558 sur OpenAlexaff
Hideyuki Kuwahara, Naoko Mazaki, Mamoru Mabuchi, C. Wein, Tatsuhiko Aizawa

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnesiumMicrostructureMaterials scienceMineralogyArtificial boneMetallurgyChemical engineeringComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An ideal artificial bone is expected to grow together with other natural bones with aid of osteoblast cells and to fade out into other natural bones at the same rate of restructuring natural bone. Magnesium is thought to be one of candidate materials, since it has a potential to enhance natural bone growth and to homogenize the implanted artificial bodies with natural bone. In the present study, we are concerned with the formation of trabecular pattern in the natural bone to consider how to reconstruct this pattern in the artificial bone made from magnesium. For that purpose, a series of experiments were performed to observe the chemical behavior of dipped magnesium plate and cellular magnesium in Hank's solution. A magnesium specimen is annealed at 773 - 803 K for various periods in an atmosphere to homogenize its microstructure. Mass change of magnesium is estimated by immersing it in Hank's solution. It is well known that magnesium is easily corroded by chlorine ion. Both x-ray diffraction and energy dispersed x-ray analyses were carried out in order to identify a reaction product and its chemical composition. Mass of a magnesium specimen, which was annealed at 803 K for 32.4 ks or 14.4 ks, increases after immersing it into Hank's solution for 4.518 Ms (1255 h). Furthermore, the cellular magnesium, which was annealed at 803 K for 1.8 ks, formed a reacted layer with around 80 μm in thickness and it contained Mg, Ca, P, and a little bit of Cl.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations15
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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