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Enregistrement W2163499505 · doi:10.1243/09544119jeim513

Toughening of porous bioceramic scaffolds by bioresorbable polymeric coatings

2009· article· en· W2163499505 sur OpenAlexaff
Sergey V. Dorozhkin, T. Ajaal

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioceramicTougheningMaterials sciencePorosityComposite materialToughness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanical properties of poly(c-caprolactone) (PCL)-coated porous bioceramic scaffolds made of calcium phosphates were studied and analysed using a statistical experimental design and Taguchi methods. In this study, both the flexural strength of the coated scaffolds and the amount of deposited PCL were considered as the measured responses. A statistical experimental design using the analysis of means and orthogonal array was applied to optimize these responses. The removal technique of excess polymer solution, the concentration of PCL in the solution, a heat treatment temperature, and the number of times that the scaffolds were dipped in the solution were chosen as the significant processing variables. The removal technique of excess polymer solution and the number of times that the scaffolds were dipped in the solution showed the major effects on the flexural strength, while the technique for removal of excess polymer solution was found to have the major effect on the mass of the deposited PCL. The optimal conditions for achieving the maximal flexural strength of the coated scaffolds at the minimal amount of the deposited PCL were determined and tested. High-quality porous bioresorbable scaffolds with approximately 19 MPa flexural strength and approximately 0.4g of the total (PCL coating+calcium phosphates) mass with dimensions of 8.5 mm diameter and 13 mm width were manufactured as a result.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations32
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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