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Enregistrement W2115225290 · doi:10.2341/09-055-l

Knoop Microhardness Mapping Used to Compare the Efficacy of LED, QTH and PAC Curing Lights

2010· article· en· W2115225290 sur OpenAlexafffund
Richard Bengt Price, Chris Felix

Notice bibliographique

RevueOperative Dentistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensCanadian Bioethics SocietyGreenfield Research (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésKnoop hardness testCuring (chemistry)Materials scienceIndentation hardnessComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used a hardness mapping technique to compare the ability of seven curing lights to polymerize five composites. Six curing lights (Sapphire [plasma-arc: PAC], Bluephase16i [light emitting diode: LED], LEDemetron II [LED], SmartLite IQ [LED], Allegro [LED] and UltraLume-5 [Polywave LED]) were compared to an Optilux 501 (halogen: QTH) light. Five resin composites (Vit-1-escence, Tetric Evoceram, Filtek Z250, 4 Seasons and Solitaire 2) were polymerized at 4 mm and 8 mm from the end of the light guide. Four composites were light cured for the following times using these lights: Sapphire (5 seconds), Bluephase16i (5 seconds), LEDemetron II (5 seconds), SmartLite IQ (10 seconds), UltraLume-5 (10 seconds), Allegro (10 seconds) and Optilux 501 (20 seconds). Solitaire 2 required double these irradiation times. On each specimen, the Knoop microhardness (KHN) was measured at 49 locations across a 3 x 3 mm grid to determine the ability of each light to cure each brand of composite. The PAC light delivered the broadest spectrum of wavelengths, the greatest irradiance and hardness values that were 4.7 to 18.1 KHN(50gf) harder than the other lights. The ability of the lights to cure these five composites was ranked from highest to lowest: Sapphire, Optilux 501, Allegro, UltraLume-5, SmartLite IQ, LEDemetron II and Bluephase16i (ANOVA with REGWQ multiple comparison adjustment, p < 0.01).

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,294 · 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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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