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Enregistrement W2079901292 · doi:10.1002/jbm.a.32224

Degradable metallic biomaterials: Design and development of Fe–Mn alloys for stents

2009· article· en· W2079901292 sur OpenAlexaff
Hendra Hermawan, D. Dubé, Diego Mantovani

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAlloyMicrostructureElongationMetallurgyPhase (matter)Degradation (telecommunications)CorrosionMetalComposite materialUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing materials having suitable mechanical properties and targeted degradation behavior is the key for the development of biodegradable materials for medical applications, including stents. A series of Fe-Mn alloys was developed with the objective to obtain mechanical properties similar to those of stainless steel 316L and degradation behavior more suited than pure iron. Four alloys with Mn content ranging between 20 and 35 wt % were compared in this study. Their microstructure, mechanical properties, magnetic properties as well as degradation behavior were carefully investigated. Results show that their microstructure is mainly composed of gamma phase with the appearance of epsilon phase in alloys having a lower Mn content. The yield strength and elongation of alloys was comprised between 234 MPa and 32% for Fe-35%Mn alloy to 421 MPa and 7.5% for the Fe-20%Mn alloy. All alloys show similar magnetic susceptibility ( approximately 1.8 x 10(-7) m(3)/kg) in the quenched condition. This magnetic susceptibility remains constant after plastic deformation for all the tested alloys except for the Fe-20%Mn alloy. The corrosion rate was higher than pure iron. Among the alloys studied in this work, the Fe-35%Mn alloy shows mechanical properties and degradation behavior closely approaching those required for biodegradable stents application.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations333
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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