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Enregistrement W2162816230 · doi:10.11606/t.3.2011.tde-29032012-134156

Comportamento das forças de adesão do adesivo selante de silicone e do mastic butílico sob o efeito da radiação ionizante.

2011· dissertation· pt· W2162816230 sur OpenAlexaff
Wanderley da Costa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdhesiveSiliconeSealantMaterials scienceComposite materialAdhesionPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adhesives are products that can keep materials together by bonds between the surfaces.Sealants are products that can keep filled a space between two surfaces, through a barrier that is configured as a "bridge" between the two surfaces.The mastic is a product made of a mixture of substances with the primary butyl polymer, with the consistency of a mass not dried that can be used as a sealant.The polysiloxane, also known as silicone are the most important synthetic polymers with inorganic structure, and are matrices of silicone adhesive sealants.To demonstrate the behavior of the adhesive forces of these products under different conditions, we used five different techniques.These products were subjected to two different conditions to verify the behavior of adhesion, one at the environmental condition and another under the ionizing radiation.The results showed not only differences between products (silicone and mastic), but also that the adhesive forces have different behaviors under the conditions which the samples were subjected.With this was reached the goal of this study that aspired show the differences between the mastic and silicone, this last one is often considered -erroneously -the same as mastic.Thus it was proven that:1. silicone can be regarded as an adhesive and a sealant at ambient conditions, 2. mastic improves substantially adhesion in an environment of ionizing radiation and this property can be an excellent alternative to the adhesive market.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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