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Enregistrement W2345467890 · doi:10.1002/jbm.b.33616

Effect of glycerol concentrations on the mechanical properties of additive manufactured porous calcium polyphosphate structures for bone substitute applications

2016· article· en· W2345467890 sur OpenAlexaff
Esmat Sheydaeian, Mihaela Vlasea, Woo Ami, Robert M. Pilliar, Eugene Hu, Ehsan Toyserkani

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyphosphateGlycerolPorosityCalciumMaterials scienceChemical engineeringComposite materialChemistryMetallurgyBiochemistryPhosphateEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article addresses the effects of glycerol (GLY) concentrations on the mechanical properties of calcium polyphosphate (CPP) bone substitute structures manufactured using binder jetting additive manufacturing. To achieve this goal, nine types of water-based binder solutions were prepared with 10, 12.5, and 15 wt % GLY liquid-binding agent, mixed, respectively, with 0, 0.75, and 1.5 wt % ethylene glycol diacetate (EGD) flow enhancer. The print quality of each of the solutions was established quantitatively using an image processing algorithm. The print quality analysis narrowed down the solutions to three batches containing 1.5 wt % EGD and variable amount of GLY. These solutions were used to manufacture porous CPP bone substitute samples, which were characterized physically to determine shrinkage, porosity, microstructure, and compression strength. The 12.5 wt % GLY, 1.5 wt % EGD solution resulted in the highest mechanical strength after sintering (34.6 ± 5.8 MPa), illustrating similar mechanical properties when compared to previous studies (33.9 ± 6.3 MPa) of additively manufactured CPP bone substitutes using a commercially available binder. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J Biomed Mater Res Part B: Appl Biomater, 105B: 828-835, 2017.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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