MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2085460035 · doi:10.2320/matertrans.46.1633

Hydroxyapatite Coatings on a 3D Porous Surface Using Thermal Substrate Method

2005· article· en· W2085460035 sur OpenAlexaff
Kensuke Kuroda, Shinji Nakamoto, Ryoichi Ichino, Masazumi Okido, Robert M. Pilliar

Notice bibliographique

RevueMATERIALS TRANSACTIONS · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésMaterials scienceCoatingSubstrate (aquarium)PorositySinteringTitaniumAqueous solutionChemical engineeringComposite materialBase (topology)Metallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydroxyapatite (HAp) coated films were obtained using a thermal substrate method, whereby an aqueous solution at pH=7 or 8 containing Ca2+ and PO43− ions was used to deposit a coating on porous-surfaces substrates formed by sintering 44–150 μm-sized Ti6Al4V powders on a solid commercially pure titanium (cpTi) base. The HAp coating conditions used were: coating time = ∼900 s and substrate temperature equal to 373 or 393 K. Coatings formed in a pH=7 solution at 373 K for 900 s and in a pH=8 solution at 393 K for 300 s showed that all of the surfaces of the Ti6Al4V sintered particles (both front and back faces) and the base cpTi substrate were covered with HAp, and that they maintained their original open-pored geometry. The precipitated HAp appeared to be denser on porous-surfaced samples compared with plain-surfaced cpTi samples. Use of the thermal substrate method with appropriate pH control, and substrate heating temperature and time was effective for forming HAp coatings on powder-sintered samples with a complex topography.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations31
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMATERIALS TRANSACTIONSMême sujetBone Tissue Engineering MaterialsTravaux en français237 207