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Spontaneous and Biomimetic Apatite Formation on Pure Magnesium

2007· article· en· W2082667262 sur OpenAlexaff
Dora A. Cortés‐Hernández, Haydée Y. López, Diego Mantovani

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimulated body fluidMagnesiumApatiteMaterials scienceImmersion (mathematics)WollastoniteHomogeneousMetalMetallurgyCeramicNuclear chemistryMineralogyChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to decrease its degradation rate, pure magnesium was subjected to the following treatments: (1) heat treatment at 345oC for 15 min and (2) heat treatment at 380°C for 30 min followed by hot rolling at 350°C. The treated samples and non-treated controls were immersed in simulated body fluid (SBF) at 37oC for different periods of time. In all cases, the magnesium released into the SBF, the weight loss of the specimens and the pH of SBF increased with time of immersion. The hot-rolled samples showed a lower degradation rate and lower pH values. A lower increase of magnesium concentration in the SBF corresponding to the hot-rolled samples was also observed. The main and unexpected positive finding of this work was that in all cases, a layer of Ca, P-rich was formed on the substrates after only 3 days of immersion in SBF. This indicates that metallic magnesium is a potential bioactive material. In the aim to promote the formation of a thicker bioactive layer than the one observed on the samples immersed in single SBF, hot-rolled magnesium was biomimetically-treated using wollastonite ceramics, SBF and a more concentrated solution (1.5 SBF). A homogeneous and dense bone-like apatite layer was observed on the biomimetically-treated samples.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,647

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations25
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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