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Enregistrement W2120176449 · doi:10.1002/jbm.b.20042

Transmittance of a bioceramic dental restorative material based on calcium aluminate

2004· article· en· W2120176449 sur OpenAlexaff
Håkan Engqvist, Jesper Lööf, Stina Uppström, M. W. Phaneuf, Jacob C. Jonsson, Leif Hermansson, Nils‐Otto Ahnfelt

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensFibics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTransmittanceComposite materialBioceramicCeramicAluminateGlass ionomer cementCementComposite numberRadiodensityWavelengthOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates the transmittance of a new ceramic filling material as a function of time, thickness, wavelength, and addition of pigments. In the hardened state the ceramic material is composed of hydrates, calcium aluminate, and glass fillers. The radiopacity of the investigated material is also measured. The results of the transmittance are compared to a commercial glass ionomer cement (Fuji II) and resin composite (Tetric Ceram). The transmittance increased with time from low values after 1 h to values close to the glass ionomer cements after 1 week. The resin composite had almost twice the transmittance as the calcium aluminate material and the glass ionomer cement. The amount of light passing through the material was dependent on both the sample thickness and the wavelength. Samples of 0.5-mm thickness transmitted almost twice as much as 1-mm-thick samples. Regarding the wavelength, blue light was scattered very effectively (low transmittance), whereas red light was not (high transmittance). Addition of pigments lowered the transmittance. The radiopacity was slightly higher than that of enamel.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations14
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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